产品经理在实际工作中经常会遇到一些“技术黑话”，这些技术语言让非技术背景的产品经理们经常不知所云，带来了一些沟通和理解的问题，这里梳理了一些但不全的技术术语，以比较通俗的方式来解释和介绍，希望对于非技术背景的产品经理们有所帮助。
文：Soheil Esmaeilzadeh, Negin Salajegheh, Amir Ziai, Jeff Boote
机器学习模型训练好之后，会在样本外进行测试，然后我们可以得到三个“率”：
图像分类作为计算机视觉领域的基础任务，经过大量的研究与试验，已经取得了傲人的成绩。然而，现有的分类任务大多是以单标签分类展开研究的。当图片中有多个标签时，又该如何进行分类呢？本篇综述将带领大家了解多标签图像分类这一方向，了解更具难度的图像分类。
学习人工智能（AI）到底会如何影响我们个人生活和工作的各个方面？ 利用人工智能技术的不同应用到底有哪些？ 决策因素和具有典型应用、限制、考量因素和数据源的AI工具？ 理解资助、特许和管理对AI和认知计算倡议到底有多重要？ AI被赋予了人类知识。相关机构需要为AI制定怎样的策略和基础性数据结构使其能够管理知识？ 本文将对以上问题一一做出解答。 编译 | AI100 来源 | IEEE Software 各种形态和规模的供应商——从资金充裕的初创企业到知名的软件品牌，都纷纷加入到宣传人工智能（AI）
移动端产品的迅猛发展为用户提供了越来越多新的使用场景，设计者和运营者该如何理解这些新场景，打造贴近用户习惯的产品，成为至关重要的问题。本文以用户装饰QQ空间手机版为例，通过分析用户装饰QQ空间的行为特点来阐述一种理解用户使用场景的方法，即将APP的使用场景和现实生活中熟悉且相似的场景（如动机相似、需求相似等）联系起来，基于对现实生活场景下人们行为特征的了解，把相关特征迁移到APP的使用场景中，有助于我们更高效、深刻地理解新的使用场景，并在设计和运营中加以体现，进而打造出符合用户习惯且可以更好引导用户行为的产
克雷西 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 北大团队教会AI把人话当编程语言用。 这下大语言模型（LLM）不光能做对数学题，而且解题过程你也能看懂！ 数学，曾经是不知多少人学生时代的梦魇。但是现在，LLM或许可以帮你脱离苦海了。 用自然语言编程，本质就是描述步骤再执行，GPT3.5其实本来就会，但结果却不忍直视——往往包含不完整步骤甚至事实错误。 于是团队便提出了Learning to Program (LP)方法，让LLM从自然语言程序数据集中进行学习，并用学到的内容指导其推理过程。 具体来
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像Cryptopunks[4]和Bored Ape Yacht Club[5]这样的知名 NFT 项目已经创造了数亿美元的收入，并使其所有者成为百万富翁。
本篇文章将基于云成本管理模型对云使用管理中四个管理维度（管理对象、管理时点、判定规则和管理措施）进行更具体的分析。
利用聚类分析方法进行图像分类使用较多的是动态聚类法。在系统聚类法中，对于那些先前已被“错误”聚类的样本，将不再提供重新聚类的机会，而动态聚类法却允许样本从一个类移动到另一个类中。此外与建立在距离矩阵基础上的系统聚类法相比，动态聚类具有计算量小，占用计算机内存较少和方法简单的优点。
决策树是最简单的机器学习算法，它易于实现，可解释性强，完全符合人类的直观思维，有着广泛的应用。决策树到底是什么？简单地讲，决策树是一棵二叉或多叉树（如果你对树的概念都不清楚，请先去学习数据结构课程），它对数据的属性进行判断，得到分类或回归结果。预测时，在树的内部节点处用某一属性值（特征向量的某一分量）进行判断，根据判断结果决定进入哪个分支节点，直到到达叶子节点处，得到分类或回归结果。这是一种基于if-then-else规则的有监督学习算法，决策树的这些规则通过训练得到，而不是人工制定的。
选自OpenAI 作者：Jonathan Raiman 机器之心编译 参与：许迪、黄小天 本文通过让神经网络决策一个词是否属于 100 个自动发现的「类别」（非专属范畴）之一，从而建立了一个可以自动计算单词指称对象的神经网络。该方法在若干个实体消岐（entity disambiguation）数据集上实现了当前最优的提升。 通过让神经网络决策一个词是否属于 100 个自动发现的「类别」（非专属范畴）之一，我们已建立一个神经网络，可以自动计算一个词所指称的对象。比如对于语句「猎物看到美洲虎（Jaguar）穿过
我们之前介绍了判别分析中，因为判别准则的不同，可分为多种判别分析法。常用的有费歇尔（Fisher）判别分析、贝叶斯（Bayes）判别分析和距离判别分析。在上2篇文章中（判别分析——距离判别法和贝叶斯（Bayes）判别分析）介绍了距离判别分析和贝叶斯判别，本文将介绍贝费歇尔（Fisher）判别分析。
Solv 创建的 vNFT 致力于为非匀质化通证 NFT 添加可计算性（computability），即在保留 NFT 强大的个性化描述能力的同时，使“数量”成为其 NFT 的核心属性，使之能够支持数学运算。可计算 NFT 是兼容 ERC721 的“超级 NFT”，同时具备 ERC20 与 ERC721 的特长，是通用的非货币类数字资产描述协议，可以广泛应用于数字艺术品、数字出版物、数字票证、标准化虚拟商品的描述和表示，也可以成为线下实体商品映射上链的理想协议。
文本特征向量 经典的向量空间模型(VSM: Vector Space Model)由Salton等人于60年代提出，并成功地应用于著名的SMART文本检索系统。VSM概念简单,把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,并且它以空间上的相似度表达语义的相似度,直观易懂。当文档被表示为文档空间的向量，就可以通过计算向量之间的相似性来度量文档间的相似性。文本处理中最常用的相似性度量方式是余弦距离。文本挖掘系统采用向量空间模型,用特征词条(T1 ,T2 ,…Tn) 及其权值Wi 代表目标信息,在进行信息匹配时,
功能错误是在测试过程中最常见的类型之一，也就是产品的功能没有实现。比如图中的公众号登录不成功的问题。
语义分割是像素级别的分类，其常用评价指标： 像素准确率（Pixel Accuracy，PA）、 类别像素准确率（Class Pixel Accuray，CPA）、 类别平均像素准确率（Mean Pixel Accuracy，MPA）、 交并比（Intersection over Union，IoU）、 平均交并比（Mean Intersection over Union，MIoU）， 其计算都是建立在混淆矩阵（Confusion Matrix）的基础上。因此，了解基本的混淆矩阵知识对理解上述5个常用评价指标是很有益处的！
说是要“找对象”，我们第一个看的却是个叫作“类”的语法结构。这里的类其实和我们日常生活中的“类”的概念差不多。日常生活中，我们把相近的东西归为一类，而且给这个类起一个名字。比如说，鸟类的共同属性是有羽毛，通过产卵生育后代。任何一只特别的鸟都是建立在鸟类的原型基础上的。
自从发现类似ReLU的激活函数[1]以来，一个悬而未决的问题是：是否存在一个更好的一类激活函数，这类激活函数与sigmoid型和ReLU型激活函数都有显著不同[2]。本文通过提出一类新的激活函数，肯定地回答了上述基本问题。尽管深度人工神经网络（ANNs）的复杂性很高，但ANN中的每个单独的神经元本质上都是通过用一个超平面将其输入分离来进行线性决策的。特别是，能够从一个单一神经元得到正输出的一组输入构成了一个半空间。
https://www.cnblogs.com/Acceptyly/p/3930006.html
这也是线性回归中最常用的损失函数，线性回归过程中尽量让该损失函数最小。那么模型之间的对比也可以用它来比较。 MSE可以评价数据的变化程度，MSE的值越小，说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。
监督学习是机器学习中的一个方法，其原理是根据已有经验知识对未知样本的目标/标记进行预测。根据目标预测变量的类型不同，我们可以把监督学习任务大体分为分类学习（预测一个分类标签）与回归预测（函数输出是一个连续的值）两类。
继承是面向对象编程的三大特征之一，继承将面向对象的编程思想体现的更加淋漓尽致，允许类和类之间产生关联。
运动社交的风潮是2014年刮起来的。最热闹的时候，随便在AppStore里搜索“运动”两字，就会跳出来3000多个结果。
每个代码分析规则都属于某种规则类别。 例如，设计规则支持遵从 .NET 设计准则，而安全规则可帮助防止出现安全漏洞。 你可为整个规则类别配置严重性级别。 还可以按类别配置其他选项。
【导语】对于海量文本型数据比如日志，如何从中提取日志模式以便更快地从文本中获取关键信息。本文先简单介绍了行业竞品的相关产品形态，然后重点介绍了一种基于机器学习的日志智能聚类解决方案——基于图结构的聚类方法。
神经元是大脑的主要功能单位。这些细胞中传递的信号——以电波的形式——导致所有思维、感觉、运动、记忆和情感。
一、推荐系统概述和常用评价指标 1.1 推荐系统的特点 在知乎搜了一下推荐系统，果真结果比较少，显得小众一些，然后大家对推荐系统普遍的观点是： (1)重要性UI>数据>算法，就是推荐系统中一味追求先
不同类型的噪声会对模型的分类性能产生什么样的影响呢，让我们一同进行实验，来探索那暗中作祟的标签噪声！
AI（Artificial intelligence，简称 AI）是通过机器来模拟人类识别能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据输入做出判断和预测。
JDK的bin目录中有一系列的小工具，除了java.exe、javac.exe这两个编译和运行Java程序外，还有打包、部署、签名、调试、监控、运维等各种场景都会用到这些小工具。
“著名的鸢尾花（Iris）数据集（由Ronald Fisher于1936年发表）是一种展示机器学习框架API的好方法。从某种程度上说，Iris数据集是机器学习界的”Hello world“。数据集链接：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris ” 我叫了一学期的兰花分类器。。。竟然是鸢尾花。。。 我要去跟着小甲鱼学英语了 “人们对外界事物的识别，很大部分是把事物按分类来进行的。”比如，依靠分类我们可以区别图像上的景物、声音中的内容、医学上的疾病诊断。在我们的心
在这篇文章中，我将用简单的术语解释决策树。这可以被认为是一个关于决策树的傻瓜教程，虽然我个人不太喜欢这种表达。
LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题，包括基于一对一算法的多类模式识别问题。
我们上次分享过 YOLO 实现目标检测，但是，当笔者今天再测试时发现里面竟然存在一个有趣的 BUG
软件目录结构规范 目标： 提高可读性； 提高可维护性； 常见结构 Demo/ |-- bin/ #存放项目的一些可执行文件 | |-- demo #可执行程序，启动demo调main.py | |-- demo/ #存放项目所有源码，源码中所有模块、包都在此处 | |-- tests/ #存放单元测试代码 | | |-- __init__.py | | |-- test_main.py | | | |-- __init__.py #空文件，有这个文件就是包，没有
译者：池金锐 审校：朱玉雪 本文长度为3699字，预估阅读时间10分钟。 摘要：本篇文章主要阐述了文案和会话率之间的巧妙关系及介绍了四种实用的方法提高电商的转化率。从目标人物的特性，词汇运用，文案排版及单一页面着手来改善网站的文案，从而拉动电商转化率的提升，更有效的做好了品牌推广。 你的网站内容远比你意识到的更重要。 除了设计外，文案也是你品牌的基础。你如何描述你自己和你的产品给你的客户留下了清晰的印象。不管顾客对你的品牌印象是大胆的、未来的、古怪的还是可爱的，很大程度上取决于你的文案。 网络文案对于传
compareGroups包可以通过分组变量来创建单变量分析结果的基线特征表，在创建出表格后可以导出各种格式用于报告。
权健崩塌时，连同老板束昱辉在内的十几名合伙人被抓，网店、实体店遭封杀，短短二十几天，这家曾经年销售额达到将近200亿元的庞大公司说覆灭就覆灭了。
监督学习可以看作是原先的预测模型，有基础的训练数据，再将需要预测的数据进行输入，得到预测的结果（不管是连续的还是离散的）
前面几篇博客介绍了基于Landsat这一多光谱遥感图像数据的多种地表温度（LST）反演方法，大家可以参考博客1[1]、博客2[2]、博客3[3]；那么接下来，我们就将基于比多光谱数据可以说是更进一步的高光谱卫星数据——大名鼎鼎的Hyperion数据，进行多种其他地表参数的反演。其中，在此之前可以先了解一下国内外主流的星载高光谱传感器及其平台的相关信息[4]。
今天我就来给大家分享一个案例，来看一下我在工作中是利用 ChatGPT 把原本需要半天的工作量压缩到不到半小时的。
在第一篇中，我们讨论了回归中使用的一些重要指标、它们的优缺点以及用例。这一部分将集中讨论分类中常用的度量，以及在具体的背景中应该选择哪种。
内存性能测试软件主要的功能就是记录下一段时间内的内存使用情况，并向用户提供一些查看分析内存使用的辅助功能。相关软件有以下几种：
本文介绍了 ID3，C4.5，CART三种基本的决策树模型。首先介绍了决策树的特征选择，包括信息增益，信息增益率、基尼指数、最小均方差分别对应分类树ID3、C4.5、CART、回归树CART。然后介绍了决策树建树的一般流程、对比分类树和回归树建树的区别。最后介绍了树模型中避免过拟合问题的剪枝方法，包括前剪枝和后剪枝。
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