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12月的音乐可视化笔记:我从TOP2000歌曲中,分析了这几年流行音乐的变化趋势

大数据文摘作品 编译:HAPPEN、朝夕、林海、吴双 2017年的最后一个月挟裹着寒风悄悄地来临了,与我们不经意间撞了一个满怀。今天,我们收录了两篇特别可爱的“创作笔记”,是生活在阿姆斯特丹的Nadish和在旧金山生活的Shirley,因为要共同在12月份完成属于各自的一篇音乐可视化的小项目。他们各自用了4周完成创作,并写了下了两篇”创作笔记”。 从一开始确定各自的选题,到收集数据完成阶段性效果草图,再到最终实现代码完成验证,他们经历了一些趣事,我们从中既可以看到音乐可视化模型的新视角,也希望为大家在寒冬

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机器学习中的特征——特征选择的方法以及注意点

关于机器学习中的特征我有话要说     在这次校园招聘的过程中,我学到了很多的东西,也纠正了我之前的算法至上的思想,尤其是面试百度的过程中,让我渐渐意识到机器学习不是唯有算法,机器学习是一个过程,这样的过程包括数据处理+模型训练,而数据处理又包括了特征提取,特征表示。模型训练中有训练的策略,训练的模型,算法相关等等的一套流程,一个好的预测模型与特征提取,特征表示的方法息息相关,而算法这是作用于特征数据集上的一种策略。     以上是我个人的一些观点,如有不同见解的人,也希望你们留言,大家一起探讨,一起进步。

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