朴素贝叶斯模型是文本分析领域最为常用的模型之一，也是最为经典的模型。文本主要从教学的角度来讲解朴素贝叶斯模型以及数学原理。为了让文档具备完备性，必要的前置知识也包含在文章里...

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对于机器学习者来说，阅读开源代码并基于代码构建自己的项目，是一个非常有效的学习方法。看看以下这些Github上平均star为3558的开源项目，你错了哪些？ 1. Fast...

假设你面临着数百万用户，每个用户有数百笔交易，涉及成千上万种产品。你如何对这些用户进行有意义的分类？ 1.请描述一个你参与的项目，讲讲它有什么独特之处。 6.请定义方差（v...

作为一个程序员，在北京，你很有可能住在回龙观地区，经常从龙泽上地铁，然后畅游北京。 基本要求，我们乘坐地铁，绿色出行，但希望换乘的最少。 此时，有可能你并不懂广度优先搜索算...

在AI转型的进程中，并不一定是一帆风顺的，甚至会很艰难。不知有多少人关注过人工智能项目的失败率？ 20%？ 30%？ .. 或者 50%？？ 可能想得太简单，据不完全统计一...

贝叶斯定理是整个统计领域最为重要的定理，本文由浅入深的讲述贝叶斯定理的推导过程，最后讲述其在机器学习算法中是如何应用的。看完本文后，做几道练习题即可掌握贝叶斯。 我饿了的概...

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现如今构建人工智能或机器学习系统比以往的时候更加容易。普遍存在的尖端开源工具如 TensorFlow、Torch 和 Spark，再加上通过 AWS 的大规模计算力、Goo...

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准确率是我们常见的评价指标之一，一般定义是，分类正确的样本数占总样本的比例数。 但是准确率在数据不均衡的数据集上会缺少一定的说服力，比如一个数据集，有990正样本，10个负...

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人工智能（AI）和机器学习（ML）是目前最热门的话题。 术语“AI”每天无处不在。经常听到有抱负的开发者说他们想要学习人工智能。还听到高管们说他们希望在他们的服务中实施AI...

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目前，各组织正在利用数据科学和机器学习来解决各种业务问题。为了创造一个真正的业务影响，如何弥合数据科学管道和业务决策管道之间的差距显得尤为重要。 数据科学管道的结果往往是数...