文章整理自 baiziyu 的知乎专栏，感兴趣的朋友可以去关注下这位大神的专栏，很多关于自然语言处理的文章写的很不错。昨天看到他的分享的两篇关于朴素贝叶斯分类预测的文章，整理了一下分享给给大家，文章已做部分修改！
这是一个最大熵的简明Java实现，提供训练与预测接口。训练采用GIS训练算法，附带示例训练集。本文旨在介绍最大熵的原理、分类和实现，不涉及公式推导或其他训练算法，请放心食用。
在 如何使用sklearn进行在线实时预测（构建真实世界中可用的模型） 这篇文章中，我们使用 sklearn + flask 构建了一个实时预测的模型应用。无论是 sklearn 还是 flask，都是用 Python 编写的，在工业界，我们经常会使用 Python 或 R 来训练离线模型， 使用 Java 来做在线 Web 开发应用，这就涉及到了使用 Java 跨语言来调用 Python 或 R 训练的模型。很明显，之前方式就无法满足要求了。
昨天媛媛说，你是不是很久没写博客了。我说上一篇1.26号，昨天3.26号，刚好两个月，心中也略微有些愧疚。今天正好有个好朋友问，怎么在Java应用里集成Spark MLlib训练好的模型。在StreamingPro里其实都有实际的使用例子，但是如果有一篇文章讲述下，我觉得应该能让更多人获得帮助
github项目地址：https://github.com/liangzhicheng120/bayes
学过计算机底层原理、了解过很多架构设计或者是做过优化的同学，应该很熟悉局部性原理。即便是非计算机行业的人，在做各种调优、提效时也不得不考虑到局部性，只不过他们不常用局部性一词。如果抽象程度再高一些，甚至可以说地球、生命、万事万物都是局部性的产物，因为这些都是宇宙中熵分布布局、局部的熵低导致的，如果宇宙中处处熵一致，有的只有一篇混沌。
在游戏开发、抽奖活动、营销策略等多种场景中，根据预设的概率计算中奖结果是一项常见的需求。本篇博客将深入浅出地探讨如何使用Java来实现基于概率的中奖率计算，并揭示其中的关键算法、常见问题、易错点，以及如何有效避免这些问题。我们将通过实例代码，帮助读者理解并掌握这一实用技能。
【编者按】9月29日20:30-21:30，世纪佳缘算法工程师杨鹏在CSDN人工智能用户群分享了“世纪佳缘推荐和机器学习算法实践”。他主要介绍了基于图算法产生候选集、排序算法的选择，以及建模过程中的一些经验心得。 以下为杨鹏分享实录： 大家好，我叫杨鹏，来自世纪佳缘算法组，主要关注于推荐和机器学习方面。我今天分享一下世纪佳缘在推荐方面的尝试和心得。 世纪佳缘推荐场景 先说一下我们的推荐场景。我们使用推荐的场景跟电影、商品推荐有很大的不同，商品的推荐可能只考虑到转化就可以了，我们要考虑推荐链的更长一些。 我们
PMML是数据挖掘的一种通用的规范，它用统一的XML格式来描述我们生成的机器学习模型。
Word Embedding 是将自然语言中的「单词」转换为「向量」或「矩阵」，使计算机更容易理解它们，你常常可以在自然语言处理的工作中见到这种方法。而 Word2Vec 正是 Word Embedding 的一种。
MNN是一个轻量级的深度神经网络推理引擎，在端侧加载深度神经网络模型进行推理预测。目前，MNN已经在阿里巴巴的手机淘宝、手机天猫、优酷等20多个App中使用，覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景。此外，IoT等场景下也有若干应用。
G1（Garbage First）收集器是Oracle公司开发的一款主要面向服务端的拥有可靠的停顿预测模型的垃圾收集器。在垃圾收集器的历史上有着里程碑式的意义。在jdk9以后被设置为服务器端默认的垃圾收集器。
不管你学的是什么语言，第一个程序肯定是Hello World。 从在屏幕上打出这行字开始，你就进入了这个语言的世界。
今天来讲一下损失函数——交叉熵函数，什么是损失函数呢？大体就是真实与预测之间的差异，这个交叉熵（Cross Entropy）是Shannon信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。在信息论中，交叉熵是表示两个概率分布 p，q 的差异，其中 p 表示真实分布，q 表示预测分布，那么 H(p,q) 就称为交叉熵：
NO.1 人工智能科普类：人工智能科普、人工智能哲学 《智能的本质》斯坦福、伯克利客座教授 30 年 AI 研究巅峰之作 《科学 + 遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等 20 余位科学家与投资人共
Paddle Lite是飞桨基于Paddle Mobile全新升级推出的端侧推理引擎，在多硬件、多平台以及硬件混合调度的支持上更加完备，为包括手机在内的端侧场景的AI应用提供高效轻量的推理能力，有效解决手机算力和内存限制等问题，致力于推动AI应用更广泛的落地。
以下是c++的一段非常神奇的代码。由于一些奇怪原因，对数据排序后奇迹般的让这段代码快了近6倍！！
AI科技评论消息，近日，Kaggle Blog上刊登了对「Planet: Understanding the Amazon from Space」比赛冠军的专访，在访问中，我们了解到了冠军选手bestfitting的一些基础信息，他在比赛中所用的一些技术细节，以及给大家的建议。AI科技评论将采访原文编译整理如下： 在最近举办的「Planet: Understanding the Amazon from Space」比赛中，主办方Planet为了更好地追踪和了解到森林被砍伐的原因，想要让Kaggle上的参
近日，Kaggle Blog上刊登了对「Planet: Understanding the Amazon from Space」比赛冠军的专访，在访问中，我们了解到了冠军选手bestfitting的一些基础信息，他在比赛中所用的一些技术细节，以及给大家的建议。 AI研习社将采访原文编译整理如下： 在最近举办的「Planet: Understanding the Amazon fromSpace」比赛中，主办方Planet为了更好地追踪和了解到森林被砍伐的原因，想要让Kaggle上的参赛选手为亚马逊盆地中的卫
现在越来越多的手机要使用到深度学习了，比如一些图像分类，目标检测，风格迁移等等，之前都是把数据提交给服务器完成的。但是提交给服务器有几点不好，首先是速度问题，图片上传到服务器需要时间，客户端接收结果也需要时间，这一来回就占用了一大半的时间，会使得整体的预测速度都变慢了，再且现在手机的性能不断提高，足以做深度学习的预测。其二是隐私问题，如果只是在本地预测，那么用户根本就不用上传图片，安全性也大大提高了。所以本章我们就来学如何包我们训练的PaddlePaddle预测模型部署到Android手机上。
在前面的文章中，我们讨论了朴素贝叶斯文本分类器的理论背景以及在文本分类中使用特征选择技术的重要性。在本文中，我们将结合两种方法，用JAVA简单实现朴素贝叶斯文本分类算法。你可以Github上下载分类器的开源代码，代码遵守GPL v3(通用公共许可证第三版草案)。
2018年在数据库顶会SIGMOD上，MIT的Tim Kraska发表了一篇论文题为《The Case for Learned Index Structures》（下简称“Learned Index论文”），提出了“Learned Index（学习索引）”的概念，这篇论文引发了业界高度关注的原因不仅是“Learned Index”概念新颖，更在于Google AI负责人Jeff Dean也位列此论文作者。在AI领域，凡是有Jeff Dean名字出现的论文，都带有超越论文本身的技术方向意义。
现在的大学生能有多厉害？一个加拿大的大四学霸，利用业余时间，开发了一款叫做Deep TabNine的代码补全工具，赚到了第一桶金，且含金量非常高。
序言： 作为年后的首篇实操干货文章，番茄风控一如既往向业内小伙伴输出相关的干货文章。有实操能落地，有数据可撸码，继续将会是番茄风控提供给各位小伙伴的业内标配内容。
在标签查询服务中，T日所灌入的是T-1日的离线标签数据，其面临的主要问题是：无法获取当日新增用户的标签数据。标签实时预测服务支持实时挖掘用户的标签值，可以覆盖新增用户标签查询，从而弥补离线标签数据缺失从而提高标签覆盖率。
本文语料库特指文本分类语料库，对应IDataSet接口。而文本分类语料库包含两个概念：文档和类目。一个文档只属于一个类目，一个类目可能含有多个文档。比如搜狗文本分类语料库迷你版.zip，下载前请先阅读搜狗实验室数据使用许可协议。
作者：Kent_Yao 链接：https://www.jianshu.com/p/72ffaa10220
这个课程啥也没讲，就用一个最简单的例子引出神经网络。下图所示ReLu激活函数，全称是rectified linear unit，后面还会出现一个其他的激活函数。
记得刚工作的时候，用的第一个模型就是逻辑回归。虽然从大二(大一暑假参加系里建模培训，感谢老师!)就参加了全国大学生数学建模比赛，直到研究生一直在参加数学建模，也获了大大小小一些奖。
机器学习经常与人工智能紧密相连,在不考虑显式编程的情况下,机器学习可以使计算机具备完成特定任务的能力,例如识别,诊断,规划,机器人控制和预测等。它往往聚焦于算法创新,即在面对新数据时,其自身能够发生演化。 在某种程度上,机器学习与数据挖掘很相似。它们都是通过数据来获取模式。然而,与人类可理解的数据提取方式不同—通常是按照数据挖掘应用的方式——机器学习主要是使用数据去提升程序本身的理解能力。机器学习程序能够在数据中检测出相关模式并相应的进行程序行为的调整。 现在,你是否准备去了解一些获得机器学习工作必备的技术
《科学+遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等20余位科学家与投资人共同解读AI革命
本文转自网络，如涉侵权请及时联系我们 人工智能相关岗位中，涉及到的内容包含： 算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉
算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词，基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。
时序预测从不同角度看有不同分类。从实现原理的角度，可以分为传统统计学、机器学习（又分非深度学习和深度学习）。
在本文中，我们采用最新的神经网络实现目标检测，使用SKIL平台构建产品级目标检测系统。
这篇文章是airbnb团队在KDD2019上的一篇文章。在当时来看，GBDT的模型已经对他们的业务有了一定的贡献，这篇文章主要是在讲，该团队在尝试使用NN模型来做进一步的迭代。
选自DL4J 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、思源 尽管性能没有流行的生成模型好，但受限玻尔兹曼机还是很多读者都希望了解的内容。这不仅是因为深度学习的复兴很大程度上是以它为前锋，同时它那种逐层训练与重构的思想也非常有意思。本文介绍了什么是受限玻尔兹曼机，以及它的基本原理，并以非常简单的语言描述了它的训练过程。虽然本文不能给出具体的实现，但这些基本概念还是很有意思的。 定义 & 结构 受限玻尔兹曼机（RBM，Restricted Boltzmann machine）由多伦多大学的 Geoff
最近一个朋友和我反馈，他坚持刷题2个月，终于去了他梦寐以求的大厂，薪资涨幅非常可观，期间面字节跳动还遇到了原题...并表示目前国内的大厂和一些独角兽，已经越来越效仿硅谷公司的做法，通过面试给定题编程，来考察数据结构 和算法的扎实程度。
笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP
学习能力是动物特别是人特有的，根据达尔文的理论，它也是所有物种生存和进化的关键要素。机器虽然不能自主进化，但似乎也遵循同样的规律。
机器学习经常与人工智能紧密相连,在不考虑显式编程的情况下,机器学习可以使计算机具备完成特定任务的能力,例如识别,诊断,规划,机器人控制和预测等。它往往聚焦于算法创新,即在面对新数据时,其自身能够发生演化。
要在Spring Boot项目中接入Hugging Face Transformers库并使用通用大模型（如BERT、GPT-3等），您可以按照以下步骤编写Java代码： 1. 添加依赖 首先，在您的`pom.xml`文件中添加Hugging Face Transformers的Java库依赖：
贝叶斯定理（英语：Bayes’ theorem）是[概率论]中的一个[定理]，描述在已知一些条件下，某事件的发生概率。 比如，如果已知某癌症与寿命有关，使用贝叶斯定理则可以通过得知某人年龄，来更加准确地计算出他罹患癌症的概率。
在程序开发中，程序员每天都要和 Bug 打交道，对新手程序员而言，debug 是一件非常让人头疼的事情。好不容易写完一段代码，一运行，全是红色，找了好几圈，被几个符号累瞎了眼。
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的基础，更是我们现在社会进步的源泉。
分类问题就像披着羊皮的狼，看起来天真无害用起来天雷滚滚。比如在建模前你思考过下面的问题么？
补充知识：sklearn中调用某个机器学习模型model.predict(x)和model.predict_proba(x)的区别
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
