机器学习定义机器学习（Machine Learning）本质上就是让计算机自己在数据中学习规律，并根据所得到的规律对未来数据进行预测。机器学习包括如聚类、分类、决策树、贝叶斯、神经网络、深度学习（Deep Learning）等算法。机器学...

今日头条召开了一场分享交流会。资深算法架构师、中国科学技术大学计算机博士曹欢欢，在今日头条总部带来了题为《让算法公开透明》的分享，消除社会各界对算法的一些误解，同时接受意见和建议。...

KNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即推断未知事物属于哪一类，推断思想是，基于欧几里得定理，推断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近；...

高速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下。排序n个项目要Ο(nlogn)次比較。

大数据文摘转载自海豚数据科学实验室机器学习（Machine Learning）本质上就是让计算机自己在数据中学习规律，并根据所得到的规律对未来数据进行预测。机器学习包括如聚类、分类、决策树、贝叶斯、神经网络、深度学习（Deep L...

来源：海豚数据科学实验室本文约2500字，建议阅读5分钟本文介绍了机器学习的常见知识。机器学习定义机器学习（Machine Learning）本质上就是让计算机自己在数据中学习规律，并根据所得到的规律对未来数据进行预测。机器学习包...

此前的博客中，我们已经介绍了几个分类算法。k 近邻算法决策树的构建算法 — ID3 与 C4.5 算法朴素贝叶斯算法的推导与实践

文本分类大致有两种方法：一种是基于训练集的文本分类方法；另一种是基于分类词表的文本分类方法。两种方法出自不同角度的研究者，训练集法更多的来自计算机或人工智能研究领域，而分类表法则更多地来自突出情报领域。本文主...

深度学习取得了很大的成功，但是在可解释，可信任等方面还很不足。模型包含对自我推理结果的置信度很重要，模型需要对自我不确定性推理结果进行告知。如果模型可以知道自己不知道，那模型就是有了最基本的意识，模型可以给出推...

数据挖掘是通过对大量数据的清理及处理以发现信息，并应用于分类，推荐系统等方面的过程。