也有很多人对这个“传奇”的真实性表示怀疑，但如今看来，这个传奇已经并不神奇，它只是通过频繁项集进行数据挖掘的一个典型案例而已。
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如果你对机器学习和人工智能（AI）在金融领域的应用感兴趣的话，J.P. Morgan最新发布了一份关于算法交易“应用数据驱动学习”问题的报告。也许对你有帮助。
虽然新闻天天提到机器学习、深度学习和人工智能，但这些领域已经存在了几十年。然而，如果你越过自动驾驶汽车和数字助理，你会发现，今天应用的大多数都是传统的。
译者：互联网数据官志愿者 王全鹏 前言：如何选择正确的归因模型来进行营销效果评估？如何评估你的归因模型供应商？专栏作家 Alison Lohse 给出了6个问题帮你理清思路，并且避过归因模型的那些坑。
在这篇文章中，我们将探讨一种比较两个概率分布的方法，称为Kullback-Leibler散度(通常简称为KL散度)。通常在概率和统计中，我们会用更简单的近似分布来代替观察到的数据或复杂的分布。KL散度帮助我们衡量在选择近似值时损失了多少信息。
本文先为初学者介绍了必知的十大机器学习（ML）算法，并且我们通过一些图解和实例生动地解释这些基本机器学习的概念。我们希望本文能为理解机器学习基本算法提供简单易读的入门概念。
选自kdnuggets 作者：Reena Shaw、KDnuggets 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、黄小天 本文先为初学者介绍了必知的十大机器学习（ML）算法，并且我们通过一些图解和实例生动地解释这些基本机器学习的概念。我们希望本文能为理解机器学习基本算法提供简单易读的入门概念。 机器学习模型 在《哈佛商业评论》发表「数据科学家是 21 世纪最性感的职业」之后，机器学习的研究广受关注。所以，对于初入机器学习领域的学习者，我们放出来一篇颇受欢迎的博文——《初学者必知的十大机器学习算法》，尽
选自arXiv 作者：Sergey Levine 机器之心编译 参与：张倩、刘晓坤 虽然强化学习问题的一般形式可以有效地推理不确定性，但强化学习和概率推断的联系并不是很明显。在本文中，UC Berkeley EECS 助理教授 Sergey Levine 提出了一种新的概率模型和理论框架，证明了强化学习的一般形式即最大熵强化学习与概率推断的等价性。在原则上，将问题形式化为概率推断，可以应用多种近似推断工具，将模型以灵活、强大的方式进行扩展。 概率图模型（PGM）为机器学习研究者提供了一种广泛适用的工具（K
XGBoost是当前炙手可热的算法，适合抽象数据的分析问题，在Kaggle等比赛中率获佳绩。市面上虽然有大量介绍XGBoost原理与使用的文章，但少有能清晰透彻的讲清其原理的。本文的目标是对XGBoost的原理进行系统而深入的讲解，帮助大家真正理解算法的原理。文章是对已经在清华达成出版社出版的《机器学习与应用》（雷明著）的补充。在这本书里系统的讲解了集成学习、bagging与随机森林、boosting与各类AdaBoost算法的原理及其实现、应用。AdaBoost与梯度提升，XGBoost的推导都需要使用广义加法模型，对此也有深入的介绍。
两年前，当 Nathan Klein 刚进入华盛顿大学研究生院时，他的导师提出了一个谦逊的培养计划：一起研究理论计算机科学领域一个最有名的待解决问题。
K-SVD可以看做K-means的一种泛化形式，K-means算法总每个信号量只能用一个原子来近似表示，而K-SVD中每个信号是用多个原子的线性组合来表示的。 K-SVD算法总体来说可以分成两步，首先给定一个初始字典，对信号进行稀疏表示，得到系数矩阵。第二步根据得到的系数矩阵和观测向量来不断更新字典。 设D∈R n×K，包含了K个信号原子列向量的原型{dj}j=1K，y∈R n的信号可以表示成为这些原子的稀疏线性结合。也就是说y=Dx，其中x∈RK表示信号y的稀疏系数。论文中采用的是2范数来计算误差。
机器之心原创 作者：Yanchen Wang 参与：panda 去年，Michael I. Jordan 实验室发表论文《CoCoA: A General Framework for Communication-Efficient Distributed Optimization》提出了一种用于机器学习的分布式优化的通用框架 CoCoA。机器之心技术顾问 Yanchen Wang 对该研究进行了深度解读。 引言 在做深度学习时，现代数据集的规模必需高效的设计和开发，而且理论上算法也要进行分布式优化。分布
导读：7月10日至15日，第 35 届国际机器学习会议（ICML 2018）将在瑞典斯德哥尔摩举行。ICML是机器学习领域最顶级的学术会议，今年共收到2473篇投递论文，比去年的1676篇提高47.6%，增幅显著。最终入围论文共621篇，接收率25%，与去年26%持平。 这是腾讯AI Lab第二次参与这一顶级会议，共有16篇论文入选，去年则入选4篇，均位居国内企业前列。我们将在下文中分三类介绍这些文章——新模型与新框架、分布式与去中心化、及机器学习优化方法与理论研究。有的研究具有多重贡献，并不严格按照研究
7月10日至15日，第 35 届国际机器学习会议（ICML 2018）将在瑞典斯德哥尔摩举行。ICML是机器学习领域最顶级的学术会议，今年共收到2473篇投递论文，比去年的1676篇提高47.6%，增幅显著。最终入围论文共621篇，接收率25%，与去年26%持平。 这是腾讯AI Lab第二次参与这一顶级会议，共有16篇论文入选，去年则入选4篇，均位居国内企业前列。我们将在下文中分三类介绍这些文章——新模型与新框架、分布式与去中心化、及机器学习优化方法与理论研究。有的研究具有多重贡献，并不严格按照研究内容区
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7月10日至15日，第 35 届国际机器学习会议（ICML 2018）将在瑞典斯德哥尔摩举行。ICML是机器学习领域最顶级的学术会议，今年共收到2473篇投递论文，比去年的1676篇提高47.6%，增幅显著。最终入围论文共621篇，接收率25%，与去年26%持平。
在代号为 C-137 的地球上，Rick 发现如果他将两个球放在他新发明的篮子里，它们之间会形成特殊形式的磁力。 Rick 有 n 个空的篮子，第 i 个篮子的位置在 position[i] ，Morty 想把 m 个球放到这些篮子里，使得任意两球间 最小磁力 最大。
本章标志着进入基于模型的特征工程技术。在这之前，大多数技术可以在不参考数据的情况下定义。对于实例中，基于频率的过滤可能会说“删除所有小于n的计数“，这个程序可以在没有进一步输入的情况下进行数据本身。 另一方面，基于模型的技术则需要来自数据的信息。例如，PCA 是围绕数据的主轴定义的。 在之前的技术中，数据，功能和模型之间从来没有明确的界限。从这一点前进，差异变得越来越模糊。这正是目前关于特征学习研究的兴奋之处。
参与 | 周翔、reason_W 今年2月，世界著名计算机科学家姚期智放弃外国国籍成为中国公民，正式转为中国科学院院士，加入中国科学院信息技术科学部。 为什么这一消息引发了如此高的关注度？首先得从姚期智院士的个人履历讲起： 1946年12月生于上海； 1967年获得台湾大学物理学士学位； 1972年至1975年，先后获得美国哈佛大学物理博士学位和伊利诺依大学计算机科学博士学位； 1975年至2004年先后在美国麻省理工学院、斯坦福大学、加利福尼亚大学伯克利分校、普林斯顿大学等著名学府担任教授； 1998
在科学研究中，从方法论上来讲，都应先见森林，再见树木。当前，人工智能科技迅猛发展，万木争荣，更应系统梳理脉络。为此，我们特别精选国内外优秀的综述论文，开辟“综述”专栏，敬请关注。
本文介绍了集成学习的各种概念，并给出了一些必要的关键信息，以便读者能很好地理解和使用相关方法，并且能在有需要的时候设计出合适的解决方案。
在计算机科学中，贪心算法是一种重要的算法设计策略。它基于一种贪婪的策略，每一步都做出在当前看来最好的选择，希望这样的局部最优解能够导向全局最优解。尽管贪心算法并不总是能找到全局最优解，但在许多情况下，它能够提供相当接近最优解的有效解决方案。
本文介绍了集成学习的各种概念，并给出了一些必要的关键信息，以便读者能很好地理解和使用相关方法，并且能够在有需要的时候设计出合适的解决方案。
说到时间序列预测，读者们也许很容易联想到股票市场中的应用。而对于专业金融从业者来说，时间序列分析只是其中重要的方法论之一，更上层的，是整个复杂的量化交易领域。
大家好，在我们闲暇使用天猫或京东购物时，平台常常会进行购物篮推荐。而购物栏推荐也是序列化推荐的一个应用场景，今天我们介绍SIGIR2021的一篇关于推荐系统的文章，将对比学习与序列化推荐相结合，并且在四个真实数据集上取得了SOTA的效果，不禁感叹，对比学习真的厉害！
word2vec（W2V）这类神经网络生成的词嵌入以其近似线性的特性而闻名，比如「女人之于王后就像男人之于国王」这种类比嵌入，描述了一种近似平行四边形的结构。
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智能推荐和泛的营销完全不同，后者是将产品卖给客户作为最终目标；而智能推荐是以“客户需求”为导向的，是给客户带来价值的。常见的如淘宝的 “你可能还喜欢”，亚马逊的 “购买此商品的用户也购买了” 便是实例。本文就将详细介绍如何用Python实现智能推荐算法，主要将分为两个部分：
在对神经网络进行量化时，主要方法是将每个浮点权重分配给其最接近的定点值。本文发现，这不是最佳的量化策略。本文提出了 AdaRound，一种用于训练后量化的更好的权重舍入机制，它可以适应数据和任务损失。AdaRound 速度很快，不需要对网络进行微调，仅需要少量未标记的数据。本文首先从理论上分析预训练神经网络的舍入问题。通过用泰勒级数展开来逼近任务损失，舍入任务被视为二次无约束二值优化问简化为逐层局部损失，并建议通过软松弛来优化此损失。AdaRound 不仅比舍入取整有显著的提升，而且还为几种网络和任务上的训练后量化建立了新的最新技术。无需进行微调，本文就可以将 Resnet18 和 Resnet50 的权重量化为 4 位，同时保持 1％ 的精度损失。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 2022世界人工智能大会于2022年9月1日至3日在上海举办。世界人工智能大会自2018年以来，已成功举办四届。2022世界人工智能大会由国家发展和改革委员会、科学技术部、工业和信息化部、国家互联网信息办公室、中国科学院、
这是此前完成的一篇个人觉得非常重要的论文的分析。这篇论文来自 UCL 的Johannes Heinrich 和 David Silver。David Silver 可以说是 AlphaGo 团队的领袖，Johannes 则是 UCL 的博士生，在博弈求解方面的研究取得了一定的进展。本文也是其 15 年论文工作的基础之上的引入深度学习的工作。 博弈论作为一个经典的领域从 1944 年诞生至今也过去了 72 年，该领域得到了巨大的发展，成果累累，对经济学、生物学等等学科产生了重大影响。而计算机科学领域对博弈问
机器之心报道 编辑：陈萍、蛋酱 通用近似定理很好地解释了为什么神经网络能工作以及为什么它们经常不起作用。 此前，图灵奖得主、深度学习先驱 Yann LeCun 的一条推文引来众多网友的讨论。 在该推文中，LeCun 表示：「深度学习并不像你想象的那么令人印象深刻，因为它仅仅是通过曲线拟合产生的插值结果。但在高维空间中，不存在插值这样的情况。在高维空间中，一切都是外推。」 而 LeCun 转发的内容来自哈佛认知科学家 Steven Pinker 的一条推文，Pinker 表示：「 通用近似定理很好地解释了为
本文介绍了机器学习领域中10种适合初学者的算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、K-means、随机森林、支持向量机、神经网络、K-NN和PCA。这些算法涵盖了监督学习、非监督学习和集成学习等领域，适用于分类和回归问题。通过对比不同算法的优缺点，本文为初学者提供了选择合适算法的方法，并附上了详细的算法实现步骤和示例代码。
深度强化学习(Deep reinforcement learning)在许多任务中都能获得成功。标准深度强化学习算法的目标是掌握一种解决给定任务的单一方法。因此，训练对环境中的随机性、策略的初始化和算
处理多步骤任务时总是存在权衡。高级认知过程可以在不确定的环境中找到实现目标的最佳行动序列，但它们很慢并且需要大量的计算需求。相反，较低级别的处理允许对环境刺激做出快速反应，但确定最佳行动的能力有限。通过重复相同的任务，生物有机体找到了最佳的权衡：从原始运动开始通过创建特定于任务的神经结构，组合低级结构然后逐渐出现高级复合动作。最近被称为“主动推理”理论框架可以捕获人类行为的高级和低级过程，但任务专业化如何在这些过程中发生仍不清楚。在这里，我们比较了拾放任务的两种分层策略：具有规划功能的离散连续模型和具有固定转换的仅连续模型。我们分析了定义内在和外在领域运动的几个后果。最后，我们提出如何将离散动作编码为连续表示，将它们与不同的运动学习阶段进行比较，并为进一步研究仿生任务适应奠定基础。
标题：LoSparse: Structured Compression of Large Language Models based on Low-Rank and Sparse Approximation
AdaBoost:提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本的权值，而降低那些被正确分类样本的权值。这样一来，那些没有得到正确分类的数据，由于其权值的加大而受到后一轮的弱分类器的更大关注，于是，分类问题就被一系列的弱分类器“分而治之”。至于第二个问题，即弱分类器的组合，AdaBoost采取加权多数表决的方法。具体地，加大分类误差率小的弱分类器的权值，使其在表决中起较大的作用，减小分类误差率较大的弱分类器的权值，使其在表决中起较小的作用。
前面聊了布隆过滤器，回归认识一下位图BitMap，阅读前文的同学应该发现了布隆过滤器本身就是基于位图，是位图的一种改进。
在一排树中，第 i 棵树产生 tree[i] 型的水果。你可以从你选择的任何树开始，然后重复执行以下步骤：把这棵树上的水果放进你的篮子里。如果你做不到，就停下来。移动到当前树右侧的下一棵树。如果右边没有树，就停下来。请注意，在选择一颗树后，你没有任何选择：你必须执行步骤 1，然后执行步骤 2，然后返回步骤 1，然后执行步骤 2，依此类推，直至停止。你有两个篮子，每个篮子可以携带任何数量的水果，但你希望每个篮子只携带一种类型的水果。用这个程序你能收集的水果总量是多少？
本文将介绍四种基本的聚类算法—层次聚类、基于质心的聚类、最大期望算法和基于密度的聚类算法，并讨论不同算法的优缺点。
机器学习模型有强大而复杂的数学结构。了解其错综复杂的工作原理是模型开发的一个重要方面。模型可视化对于获得见解、做出明智的决策和有效传达结果至关重要。
数据聚类是搭建一个正确数据模型的重要步骤。数据分析应当根据数据的共同点整理信息。然而主要问题是，什么通用性参数可以给出最佳结果，以及什么才能称为“最佳”。
XGBoost作为一个非常常用的算法，我觉得很有必要了解一下它的来龙去脉，于是抽空找了一些资料，主要包括陈天奇大佬的论文以及演讲PPT，以及网络上的一些博客文章，今天在这里对这些知识点进行整理归纳，论文中的一些专业术语尽可能保留不翻译，但会在下面写出自己的理解与解释。
本篇文章基于机器学习来分析下西洋跳棋学习问题。 从1989年开始，美国艾尔伯特大学的计算机科学家Jonathan Schaeffer和同事就致力于开发西洋跳棋人工智能程序。 通过研究5万亿亿个跳棋位置，研究人员于16年4月完成了切努克终极程序，它是无法被击败的——就算人类智力发挥到极限，也只能跟它打个平手。
我把这个理念简单概括为”完成好过完美“。通过持续迭代进阶完美。而当下，我们需要让他快速的完成。现在创业的人特别多，创业的项目到底行不行，还得市场说了算，这时候最好的方式就是先做一个MVP（最小解决方案）的版本去验证市场。比如你要是想做微商，卖化妆品，直接先盗图在朋友圈发发广告，有人咨询你了，说明这个还行，没人咨询，换个产品在试试。
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