大家经常听到一个词，叫做“画像”，结合具体对象就是：“用户画像”、“商品画像”、“产品画像”、“资产画像”……特别是大数据时代下，在实际企业中，利用大数据进行“画像”建设是企业经营的基础，建设企业竞争
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用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。请注意，由于神经网络无法利用GPU处理，因此大型网络的训练速度往往很慢（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
对于此示例，我将对R中的时间序列进行建模。我将最后24个观察值保留为测试集，并将使用其余的观察值来拟合神经网络。当前有两种类型的神经网络可用，多层感知器；和极限学习机。
借着二胎政策的开放与家庭消费升级的东风，母婴市场迎来了生机盎然的春天，尤其是母婴电商行业，近年来发展迅猛。用户获取和流失是一对相对概念，就好比一个水池，有进口，也有出口。我们不能只关心进口的进水速率，却忽略了出水口的出水速率。挽留一个老用户相比拉动一个新用户，在增加营业收入、产品周期维护方面都是有好处的。并且获得一个新用户的成本是留存一个老用户的5~6倍。
来源 | HackerNews 编译 | 晓查 不温不火的机器学习忽然蹿红业界，也就是这两三年的事，于是不仅传统行业，连风光一时的互联网公司也开始疑惑：我们要不要搞机器学习？是不是也应该弄个人工智能研究院？机器学习，或者AI，到底能为公司带来什么？ 硅谷创业加速器YC旗下的技术创业者社区HackerNews里，就有人提出了这个问题：AI，或者机器学习在哪里真正为你的公司带来了价值？ 来自科技巨头、创业公司甚至传统行业的用户都给出了自己的回答，正反两面的声音都有。 AI100精选了以下9条： ----
机器学习是市场的新趋势，新油田，新黄金！从概念价值的角度来看，把机器学习与任何创新相比都不为过。但是它在金融领域如何发挥呢，应用的现状又到了什么阶段呢？
Canvas是用于设计和记录机器学习系统的模板。它比简单的文本文档具有优势，因为Canvas用简单的部件通过部件之间的相关性来寻找机器学习系统的关键组件。这个工具已经很流行，因为它对复杂项目进行了可视
摘要： Canvas是用于设计和记录机器学习系统的模板。它比简单的文本文档具有优势，因为Canvas用简单的部件通过部件之间的相关性来寻找机器学习系统的关键组件。这个工具已经很流行，因为它对复杂项目进
Spark MLLib是一个用于在海量数据集上执行机器学习和相关任务的库。使用MLlib，可以对十亿个观测值进行机器学习模型的拟合，可能只需要几行代码并利用数百台机器就能达到。MLlib大大简化了模型开发过程。
原文：Data Science Simplified Part 1: Principles and Process 译者：杨德杰 2006年，英国数学家、Tesco Clubcard的架构师Clive
用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。请注意，由于神经网络无法利用GPU处理，因此大型网络的训练速度往往很慢。与现有神经网络实现的不同之处在于，R可以自动设计具有合理预测性能的网络。这增加了神经网络的鲁棒性，但也有助于减少训练时间。
二元分类中有一类情况，原始数据集中的两个类出于问题性质的原因，导致其中数据点分布不平衡。举例来说，在处理用户流失（指用户在一段时间之后不再继续使用公司产品的情况）这类市场问题预测时，流失用户所占的百分比一般都会远低于留存用户的。如果说这个例子里分类是八比二的话，那么只会有 20% 的用户终止了与公司继续接触，剩下 80% 的用户则会继续使用公司产品。
作者：Pradeep Menon 翻译：王瑞玺 校对：梁傅淇 本文约3000字，建议阅读时间8分钟。 Pradeep Menon是一位在大数据，数据科学，数据架构领域拥有丰富经验以及影响力的专家。这是他今年所撰写的简述数据科学系列文章中的第一篇，主要介绍数据科学中的基本定律、常用算法以及问题类型，读者可以从中一窥数据科学的全景。 2016年，英国数学家，乐购俱乐部构架师Clive Humbly提出“数据是新能源”这样一个说法。他说： “数据是新能源。它拥有极高的价值，却需要经过提炼才能使用。就像石油一样
翻译 | AI科技大本营 参与 | 林椿眄 本课程的目的并不是要开发一门全新的机器学习或数据分析的综合入门课程，也不是想借此来取代基础教育、在线/离线课程或一些专业和书籍。我们推出本系列文章是为了让初学者快速地回顾一些基础知识，并帮助你找到进一步学习的方向。 首先用简短通俗的语言回顾数学和机器学习的基础知识，并引用了一些其他资源，这种教学的方法与一些深度学习书籍类似。 此外，课程不单单注重理论的讲解，更强调完美地平衡理论与实践。因此，每个理论主题讲解后都有一个对应的练习专题，方便初学者通过自己动手来巩
在自学机器学习上，一般人很难保持足够的动力持续下去。标准的测试数据往往是非常枯燥的，并且可能与你和你的日常生活毫不相干，甚至可以说是无聊至极。在你看来，你想要的应该是找到并且研究一个能够对你有用的数据集。
机器学习擅长解决某些复杂问题，通常涉及特征和结果之间的困难关系，这些关系不能轻易地硬编码为启发式或 if-else 语句。然而，在决定 ML 是否是当前给定问题的良好解决方案时，有一些限制或需要注意的事项。在这篇文章[1]中，我们将深入探讨“使用或不使用 ML”这一主题，首先了解“传统”ML 模型，然后讨论随着生成式 AI 的进步，这种情况将如何变化。
团队需要分析一个来自在线零售商的数据。该数据集包含了78周的购买历史。该数据文件中的每条记录包括四个字段。 客户的ID（从1到2357不等），交易日期，购买的书籍数量，以及价值。 我们被要求建立一个模型来预测消费者每周的购买频率、书籍的购买单位和购买价值。
作者简介 陈无忌，就读于中国科学技术大学计算机学院，15 级硕士研究生。研究方向机器学习、大数据、智能交通等。在校期间多次参加大数据竞赛，在携程云海平台比赛中，两次和队伍一起获得第一名。 客户流失率是考量是业务成绩的一个非常关键的指标。根据历史数据建立模型，使用机器学习的方法预测客户流失概率，可以找出用户流失的因素，从而完善产品，减少客户流失概率。 那么，对于这样的一个问题，我们需要做哪些数据分析？特征又是如何提取？如何选择合适的机器学习模型？如何调整模型的参数？同时对于类似的这些问题，又有什么常见的套路
流失预测是个重要的业务，通过预测哪些客户可能取消对服务的订阅来最大限度地减少客户流失。虽然最初在电信行业使用，但它已经成为银行，互联网服务提供商，保险公司和其他垂直行业的通用业务。
在听Gartner的分析师Doug Laney用55分钟讲述55个大数据应用案例之前，你可能对于大数据是否落地还心存疑虑。Laney的演讲如同莎士比亚的全集一样，不过可能“缺乏娱乐性而更具信息量”（也许对于技术人员来说是这样的）。这个演讲是对大数据3v特性的全面阐释：variety（类型）、velocity（产生速度）和volume（规模）。术语的发明者就是用这种方式来描述大数据的 – 可以追溯到2001年。 这55个例子不是用来虚张声势，Laney的意图是说明大数据的实际应用前景，听众们应该思考如何
在听Gartner的分析师Doug Laney用55分钟讲述55个大数据应用案例之前，你可能对于大数据是否落地还心存疑虑。Laney的演讲如同莎士比亚的全集一样，不过可能“缺乏娱乐性而更具信息量”（也许对于技术人员来说是这样的）。这个演讲是对大数据3v特性的全面阐释：variety（类型）、velocity（产生速度）和volume（规模）。术语的发明者就是用这种方式来描述大数据的 – 可以追溯到2001年。 这55个例子不是用来虚张声势，Laney的意图是说明大数据的实际应用前景，听众们应该思考如何在
想不想了解如何用Python快速搭建深度神经网络，完成数据分类任务？本文一步步为你展示这一过程，让你初步领略深度学习模型的强大和易用。
在听Gartner的分析师Doug Laney用55分钟讲述55个大数据应用案例之前，你可能对于大数据是否落地还心存疑虑。Laney的演讲如同莎士比亚的全集一样，不过可能“缺乏娱乐性而更具信息量”（也许对于技术人员来说是这样的）。这个演讲是对大数据3v特性的全面阐释：variety（类型）、velocity（产生速度）和volume（规模）。术语的发明者就是用这种方式来描述大数据的 – 可以追溯到2001年。 这55个例子不是用来虚张声势，Laney的意图是说明大数据的实际应用前景，听众们应该思考如何在自
在这里，我们讨论统计模型的一般应用情况。不管他们是否源自数据科学，运筹学，工程学，机器学习或统计学，如决策树，logistic回归，贝叶斯模型，马尔可夫模型，数据压缩和特征选择等。我们不会讨论其具体的算法，相反,我们讨论的是这些技术和算法如何去解决实际生活中的问题。下面大部分条目都可以在维基百科里找到，除了我个人写的一些外,我还引用少量来自于维基百科中相应文章的定义和摘要。 1、空间模型 空间倚赖性是指地理空间内属性的协同作用：在近端位置特征似乎是相关的，要么正相关,要么负相关。在统计学中,空间的依赖性
机器学习模型的应用方法多种多样，不一而足。 例如，在客户流失预测中，当客户呼叫服务时，系统中便可以查找到一个静态统计值，但对于特定事件来说，系统则可以获得一些额外值来重新运行模型。
即使是同一种植物，由于生长的地理环境的不同，它们的特征会有所差异。例如鸢尾花，可分为山鸢尾、杂色鸢尾、维吉尼亚鸢尾。
在听Gartner的分析师Doug Laney用55分钟讲述55个大数据应用案例之前，你可能对于大数据是否落地还心存疑虑。Laney的演讲如同莎士比亚的全集一样，不过可能“缺乏娱乐性而更具信息量”（也许对于技术人员来说是这样的）。这个演讲是对大数据3v特性的全面阐释：variety（类型）、velocity（产生速度）和volume（规模）。术语的发明者就是用这种方式来描述大数据的 – 可以追溯到2001年。
Keras中的长短期记忆（LSTM）网络支持时间步长。 这就引出这样一个问题：单变量时间序列的滞后观察是否可以用作LSTM的时间步长，这样做是否能改进预测性能。 在本教程中，我们将研究Python
随着人工智能的发展，一些物流公司也纷纷尝试利用人工智能技术优化物流环节，提高物流效率。就人工智能将如何改变物流业？物流领域人工的岗位和人工智能之间的关系是什么？ 在2018网易经济学家年会“人工智能与人类未来”分论坛上，顺丰人工智能首席科学家刘志欣表示，人工智能技术的发展，实际上是让原有的算法更加高效，而这个算法本身和人工的岗位是共生互补的，它是一个工具，不会取代人的工作。 📷 顺丰AI首席科学家 刘志欣 他认为，物流领域是一个高需求、大流量的方向，这里面本身就会有大量的工作岗位出现。回归人工智能的本质，它
根据频率，时间序列可以是每年（例如：年度预算），每季度（例如：支出），每周（例如：销售数量），每天（例如天气），每小时（例如：股票价格），分钟（例如：来电提示中的呼入电话），甚至是几秒钟（例如：网络流量）。
根据原po主在Reddit上的帖子介绍，对于那些已经有了机器学习相关基础的人来说，这份资料可能价值不大。
多年来，企业都一直无法充分利用大数据进行预测分析。由于社交媒体的普及带来了消费者日常生活习惯、活动和兴趣方面的数据信息量的巨大增长。这些新的外部数据资源将与企业所收集的数据相结合，以增加预测分析模型的精度。 随着海量信息被分析和编译，对于企业而言，现在比以往任何时候都更容易的充分利用这些数据来解决他们的具体业务需求。而且，通过利用大数据预测分析说带来的好处远远超出了传统营销的应用程序。 据路透社新闻报道，大数据的价值量将保持45%的年增长速度，到明年将达到250亿美元。这也就意味着，今年我们将看到数据预测分
当我开始走上数据科学的职业道路，我经常面临的问题是为我的具体问题选择最合适的算法。如果你像我一样，当你打开一些关于机器学习算法的文章，你会看到许多详细的描述。矛盾的是，他们并没有减轻选择的压力。
机器学习既是一门科学，也是一种艺术。纵观各类机器学习算法，并没有一种普适的解决方案或方法。事实上，有几个因素会影响你对机器学习算法的选择。
我给你写了一篇《如何用 Python 和 Tensorflow 2.0 神经网络分类表格数据？》，为你讲解了 Tensorflow 2.0 处理结构化数据的分类。
微软为时间序列预测加入了多项新功能，包括考量时间序列资料的交叉验证，以及将资料加入时间处理，成为额外的资料特征
机器学习是人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的一个重要组成部分。它是一种通过数据和模型自动化推理、预测和决策的技术。在机器学习中，算法是核心。算法是计算机根据数据和任务要求自动推断出来的规则和方法。
Hadoop大数据技术影响到人类生活的各个层面，同时伴随着互联网技术快速发展和数据的高速增长对现代政府机构、企业、事业单位、其他组织以及个人都造成了重大的影响。
本教程将在 Azure 机器学习工作室中创建自动化 ML 试验运行。机器学习工作室是一个整合的 Web 界面，其中包含的机器学习工具可让各种技能水平的数据科学实践者执行数据科学方案。 Internet Explorer 浏览器不支持此工作室。
我们中的一些人还记得威尔·罗宾逊在20世纪60年代的《迷失太空》系列中忠实的机器人朋友。其他人将把智能自动机器人的科幻愿景追溯至《终结者》(Terminator)系列电影中天网(Skynet)的自我意识和人性开启的那一天。
使用ARIMA模型，您可以使用序列过去的值预测时间序列（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
T客汇官网：tikehui.com 原文作者 | Ajay Agarwal, Ben Vonwiller 编译 | 李哲 衡量客户成功（Customer Success），有很多受人追捧的指标，如净流
最近有很多人咨询，想学习大数据，但不知道怎么入手，从哪里开始学习，需要学习哪些东西？对于一个初学者，学习大数据挖掘分析的思路逻辑是什么？本文就梳理了如何从0开始学习大数据挖掘分析，学习的步骤思路，可以
近日Gartner公司着重介绍了在2017年对多个组织具备战略意义的重大科技发展趋势。分析师在座无虚席的Gartner ITxpo座谈会介绍了他们的发现。这次发布的十大技术趋势报告，可以总结概括为：以智能为中心，通过数字化实现万物互联。 Gartner将战略科技发展趋势定义为具有颠覆性潜力、脱离初级阶段且影响范围和用途不断扩大的战略科技发展趋势，这些趋势在未来五年内迅速增长、高度波动、预计达到临界点。 “2017年十大战略科技发展趋势为Gartner智能数字网(Intelligent Dgital Mes
在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变，正如
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