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通过预测建模问题  的系统过程，提供高于平均水平的结果 随着时间的推移，研究应用机器学习问题，您可以开发一种模式或流程，以快速获得良好的结果。 一旦开发完成，您可以在项目结束后一次又一次地在项目中使用此过程。您的流程越健全，开发越快，您可以更快获得可靠的结果。 在这篇文章中，我想和大家分享我的机器学习问题过程的框架。 您可以将其用作下一个项目的起点或模板。 5步系统过程 我喜欢使用5个步骤： 定义问题 准备数据 抽查检查算法 改善结果 目前的结果 这个过程中有很大的灵活性。例 … 继续阅读“应用机器学习过程（通过预测建模问题 的系统过程，提供高于平均水平的结果）”

机器学习是一个庞大而跨学科的研究领域。 您可以通过机器学习获得令人印象深刻的结果，并找到极具挑战性问题的解决方案 但这只是更广泛的机器学习领域的一个小角落，通常称为预测建模或预测分析。 在这篇文章中，你将会发现如何改变你对机器学习的看法，以便为机器学习从业者提供最好的服务。 阅读这篇文章后，你会知道： 机器学习是什么以及它与人工智能和统计数据的关系。 你应该关注的机器学习的角落。 如何思考你的问题以及针对你的问题的机器学习解决方案。 让我们开始吧。 概观 这篇文章分为3个部分;&nbs … 继续阅读“机器学习是什么？浅谈我对机器学习的认识。”

欢迎来的我的博客,这是我的第一篇关于深度学习的文章 需要数据：NER的深度学习需要数千个训练点才能达到合理的准确性。 在写关于使用深度学习进行命名实体识别（NER）的硕士论文时，我将通过一系列帖子分享我的学习内容。主题包括如何以及在哪里找到有用的数据集（本文！），最新的实现以及今年末一系列关于深度学习模型的优缺点。 公开数据集 与任何深度学习模型一样，您需要一个TON数据。高质量的数据集是任何深度学习项目的基础。幸运的是，在那里有几个注释的，公开可用的和大多数免费的数据集。 CoNLL 2003 … 继续阅读“深度学习命名实体识别第一篇：注释方法公共和数据集”

在某些平台上安装Python机器学习环境可能很困难。 Python本身必须先安装，然后安装很多软件包，这对初学者来说可能会造成混淆。 在本教程中，您将了解如何使用Anaconda设置Python机器学习开发环境。 完成本教程后，您将拥有一个可用的Python环境，以开始学习，练习和开发机器学习和深度学习软件。 这些说明适用于Windows，Mac OS X和Linux平台。我将在OS X上演示它们，以便您可以看到一些mac对话框和文件扩展名。 2017年3月更新：补充说明您只需要Theano或T … 继续阅读“如何安装深度学习环境,Anaconda设置Python机器学习开发环境”

人工智能领域不断扩大，站在了主流突破的悬崖边上。无论AI增强型智能手机如何掀起公众狂热，还是无人驾驶汽车首先到达那里，显然我们正式进入AI时代。 反对者会指出人工智能不是新的; 研究人员在20世纪50年代深入探讨了自主计算的概念。今天的开发人员也没有那么不同，因为他们所做的事实质上是该领域的专家几十年来一直在努力的。 改变的是我们现在可用的原始计算能力。五十年前，科学家们需要内华达大小的计算机才能做到我们今天能够在便士这种芯片上做的事情。也许聪明的建筑可以把它缩小到商场的大小，但你明白 … 继续阅读“AI人工智能术语和概念词汇表,让您更了解人工智能”

学习编程R编程 学习如何使用R编程语言进行编程没有最好的方法。根据您的学习风格，您可以选择在线任何可用资源。 从DataMentor学习R 在DataMentor，我们创建了大量资源来帮助您开始学习R.您可以使用我们的教程来开始使用R进行统计。我们将介绍如何 下载该软件以运行R脚本 写R代码 了解R语法 执行基本的统计操作 学习先进的R概念 推荐书籍 用R进行实际编程 这本书是由RStudio的首席教练Garrett Grolemund编写的，并且充满了赌场（加权骰子，扑克牌，老虎机）的几个实际 … 继续阅读“学习R语言推荐必看的书籍！你可以从淘宝或者亚马逊买到他们”

R控制台入门 虽然RStudio是开始学习R的有用的工具，但它只是R控制台的一个API。熟悉直接通过命令提示符或终端运行R程序非常重要，因为如果您在服务器上运行R程序，则可能无法始终访问图形界面。 如果R安装正确，您可以在终端上输入'R'并按回车键打开R控制台。 当你启动R时，你将会看到的第一件事是带有默认“>”提示符的R控制台。我们可以直接在提示符处输入命令，然后按回车键执行。 例如，尝试在R提示符下键入以下命令 > n <- c(2, 3, 5, 10, 1 … 继续阅读“R语言控制台教程,如何使用R CMD”

你的第一个R程序 R拥有使用很少代码完成任务的良好口碑。如果你是一名程序员，并且用R实现“Hello World代码来了”，那么你会感到不可思议的。 只需三行代码，您的第一个R程序将随机分配生成10,000个数字，根据频率组织它们并创建一个炫酷的条形图。 将下面的代码复制到RStudio窗口中，按Ctrl + A（Windows）或Cmd + A（Mac）选择全部三行，然后按Ctrl + Enter（Windows）或Cmd + Enter（Mac） n <- floo … 继续阅读“教你用R写＂Hello world＂，入门基础教程”