一个二分类下没有免费午餐定理的题

一个证明题 周志华《机器学习》第一章中,有一个关于“没有免费的午餐”定理的题目,题目是这样的: 假设样本空间$mathcal(和假设空间)mathcal$都是离散的,令$P(h|X,mathcal_a)(为算法)mathcal_a$基于训练数据$X$产生假设$h$的概率,令$f$代表 ... »

看机器学习如何预测债券收益率

用机器学习预测股票收益率的工作已经屡见不鲜,并有了非常不错的结果,如《当实证资产定价遇上机器学习》。那么,能不能把同样的方法运用到债券中呢?2020年在Review of Financial Studies上的“Bond Risk Premiums with Machine Learning”一文, ... »

致谢!华为全联接2020精彩回顾

摘要:华为全联接2020圆满结束,感谢所有参加的合作伙伴、赞助商、客户、媒体、KOL、开发者、学生、助力星.......让我们相约明年不见不散! 过去四天 HUAWEI CONNECT 2020精彩呈现 错过现场的小伙伴们 小编为您准备了精彩花絮 一起来回顾下那些精彩瞬间吧! 共同的技术底座 “5机 ... »

蒲公英 · JELLY技术周刊 Vol.16 谷歌首个线上 Web 开发者大会

蒲公英 · JELLY技术周刊 Vol.16 近期,谷歌有史以来的第一次线上谷歌 Web 开发者大会,Web Vitals、PWA、DevTools 和 Lighthouse 6.0 等一系列特性或产品带来的全新体验,让人眼花缭乱。这次大会也以线上的形式分享了包括了性能优化、打包构建等非常多干货,定 ... »

如何克服严重的拖延症?

中国社科院的一项调查显示,中国有80%的大学生和86%的职场人都患有拖延症。50%的人不到最后一刻,绝不开始工作。13%的人没有人催,不能完成工作。 人们奉行着“截止日期“ 是第一生产力”的信条,在大好时光且工作且拖延,等到最后关头再不吃不睡完成KPI。 不得不承认,截止日期是非常伟大的发明,如果没 ... »

第一次作业:深度学习基础

【任务一】视频学习心得及问题总结 根据下面三个视频的学习内容,写一个总结,最后列出没有学明白的问题。 【任务二】代码练习 在谷歌 Colab 上完成代码练习中的 2.1、2.2、2.3、2.4 节,关键步骤截图,并附一些自己的想法和解读。 【任务三】进阶练习 在谷歌 Colab 上完成猫狗大战的VG ... »

JELLY技术周刊 Vol.15 云游戏会是 5G 杀手级应用么?

蒲公英 · JELLY技术周刊 Vol.15 听到“云游戏”,或许我们的第一反应会是“云玩家”而不是那些上云的“游戏”,在这个 5G 已来的时代,云游戏也迎来了全新的机遇。这是 5G 时代的过客?又或者这会是 5G 场景下第一个重量级应用?看完云鹭科技的这次大会分享,你会有自己的答案。 登高远眺 天 ... »

波士顿动力狗 SPOT 权威购买指北

两周前 油管科技视频播主 Lew Later 发布了一支 波士顿动力狗子的开箱视频,短短两周的时间内这支视频的播放量就达到了367万, 在Lew Later 近期发布的视频中,这支视频的播放量绝对算得上遥遥领先了, 国内媒体也纷纷转发, 大家对这条视频如此的热衷,主要原因还是这次开箱应该是世界上第一 ... »

什么是 A/B 测试?

1.什么是A/B 测试?有什么用? 做过App功能设计的读者朋友可能经常会面临多个设计方案的选择,例如某个按钮是用蓝色还是黄色,是放左边还是放右边。 传统的解决方法通常是集体讨论表决,或者由某位专家或领导来拍板,实在决定不了时也有随机选一个上线的。虽然传统解决办法多数情况下也是有效的,但A/B测试可 ... »

蒲公英 · JELLY技术周刊 Vol.12 尤雨溪新作 Vite, 你会支持么?

「蒲公英」期刊,每周更新,我们专注于挖掘「基础技术、工程化、跨端框架技术、图形编程、服务端开发、桌面开发、人工智能」等多个大方向的业界热点,并加以专业的解读;不仅如此,我们还精选凹凸技术文章,向大家呈现团队内的研究技术方向。 抬头仰望,蒲公英的种子会生根发芽,如夏花绚烂;格物致知,我们登高远眺、沧海 ... »

Spark如何与深度学习框架协作,处理非结构化数据

随着大数据和AI业务的不断融合,大数据分析和处理过程中,通过深度学习技术对非结构化数据(如图片、音频、文本)进行大数据处理的业务场景越来越多。本文会介绍Spark如何与深度学习框架进行协同工作,在大数据的处理过程利用深度学习框架对非结构化数据进行处理。 Spark介绍 Spark是大规模数据处理的事 ... »

技术周刊 · Lighthouse 测试报告生成

登高远眺 天高地迥,觉宇宙之无穷 基础技术 Lighthouse 测试内幕 文章分享了网易云音乐前端性能监控平台使用 Lighthouse 的实践经验,介绍了 Lighthouse 的测试流程、内部模块实现以及性能指标计算等。文章循循善诱,使用清晰明了的架构图和简单易懂的代码例子,剖析了 Light ... »

图文并茂,700 页的机器学习笔记火了!值得学习

最近在学习机器学习,看到了这份笔记,介绍的非常详细,记录一下作为学习。 作者 梁劲(Jim Liang),来自 SAP (全球第一大商业软件公司)。 书籍特点 条理清晰,含图像化表示更加易懂,对公式有详细的注解等。 内容概要 主要分为基本概念、常用算法和其他三部分。 为什么会这样? 首当其冲就是数学 ... »

从软件开发到 AI 领域工程师:模型训练篇

前言 4 月热播的韩剧《王国》,不知道大家有没有看?我一集不落地看完了。王子元子出生时,正逢宫内僵尸作乱,元子也被咬了一口,但是由于大脑神经元尚未形成,寄生虫无法控制神经元,所以医女在做了简单处理后,判断不会影响大脑。这里提到了人脑神经元,它也是 AI 神经网络的研究起源,具体展开讲讲。 人脑中总共 ... »

机器学习项目是如何开发和部署的?

本文以一个小项目带你弄清ML的项目流程 这周做作业查资料时,无意中看到一个GitHub项目ML-web-app,它以PyTorch训练MNIST文字识别模型为例,介绍了从模型训练到部署上线的整个流程。是非常好的学习项目!下图是效果图: 笔者浏览了项目的代码,以学习为目的,简单解读下这个项目。 模型训 ... »

轻松扩展机器学习能力:如何在Rancher上安装Kubeflow

Rancher+Kubeflow,再也不用担心机器学习的复杂性啦! Kubeflow可以让机器学习(ML)工程师和数据科学家能够轻松地利用云资产(公有云或本地机房)来处理ML工作负载。本文将详细介绍如何在Rancher上安装Kubeflow,包括前期的集群准备、NFS设置以及如何访问Kubeflo... ... »

系统性能提升利刃 | 缓存技术使用的实践与思考

导读 按照现在流行的互联网分层架构模型,最简单的架构当属Web响应层+DB存储层的架构。从最开始的单机混合部署Web和DB,到后来将二者拆分到不同物理机以避免共享机器硬件带来的性能瓶颈,再随着流量的增长,Web应用变为集群部署模式,而DB则衍生出主从机来保证高可用,同时便于实现读写分离。这一连串系统 ... »

100天搞定机器学习|Day17-18 神奇的逻辑回归

前情回顾 "机器学习100天|Day1数据预处理" "100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析" "100天搞定机器学习|Day3多元线性回归" "100天搞定机器学习|Day4 6 逻辑回归" "100天搞定机器学习|Day7 K NN" "100天搞定机器学习|Day8 逻辑回归的数学原理 ... »

深度学习在高德驾车导航历史速度预测中的探索与实践

导读 驾车导航服务是数字地图提供的核心功能。通常而言,用户在发起导航之前会对比高德前端展示的三条路线(如下图),以决定按照哪条路线行驶。 而预估到达时间是用户参考的最为重要的指标之一。给定一条路线,对应的预估到达时间的计算需要两组信息输入,分别是实时路况信息和历史速度信息(历史速度信息指的是对应的平 ... »

100天搞定机器学习|Day16 通过内核技巧实现SVM

前情回顾 机器学习100天|Day1数据预处理100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析100天搞定机器学习|Day3多元线性回归100天搞定机器学习|Day4 6 逻辑回归100天搞定机器学习|Day7 K NN100天搞定机器学习|Day8 逻辑回归的数学原理100天搞定机器学习|Day9 ... »