【AI算法推荐】：tensorflow2.0建模教程系列产品 【阅读推荐】 在tensorflow2.0模型系列产品实例教程中，前四节人们用编码演译了： 系列产品1：怎样用tf2.0开展自定层互联网的布置（add.weight） 系列产品2：怎样用tf2.0开展自定实体模型的布置（Model） 系列产品3：怎样用tf2.0保持loss涵数和主要参数调优（loss gradient optimizer） 系列产品4：.怎样用tf2.0保持损失函数正则化，处理实体模型过拟合难题 前边几章节目录，人们重...
细数从Al算法到产品化落地的八大鸿沟如今，人工智能技术持续快速发展，在图像识别、语音识别、语义理解等诸多特定领域已超过人类能力。要满足AI的巨大需求，让AI成功的应用到千行百业，AI产业需要提供用得起、用得好、用得放心的软硬件系统和解决方案。由于AI的强行业赋能属性，AI产业要能够和行业知识结合，促进真正的产业发展和生产力提升。当然，AI产业要真正产生价值，推动社会发展，面临着很多的挑战。从AI算法到产品化落地存...
在网络信息时代的时代，大数据、算法为用户推荐方面提高精准的效率，可以更加快速、更加智能的帮助用户在海量的内容中，显示符合用户选择、贴合用户喜好的内容。推荐的发展，让用户可以更加“明确”他们的喜好，也可以让平台更加“了解”他们的爱好。但如果不懂算法，那么怎么办呢？难不成还要我去写代码？我现在从新开始学习还来得及吗？其实作为产品，如果懂一些计算机原理、代码会更好，但如果不懂，那么从业务方、应用场景、功...
1、大纲 【熟知】 朴素贝叶斯（独立性假设、概率的正规化、拉普拉斯变换、空值的问题） 【应用】 运用数据挖掘软件建立朴素贝叶斯模型，解读模型结果，并评估模型效能。 2、知识点 2.1、术语 判别模型：由数据直接学习决策函数或条件概率分布作为预测模型。包括决策树、支持向量机 生成模型：由数据学习联合概率分布，求出条件概率分布作为预测模型。只有朴素贝叶斯和隐马尔可夫模型 偏差：是模型输出值与真实值的误差，也就是模...
1月12号百度官方发出通知，1月中旬将上线惊雷算法3.0。原文如下：为维护广大开发者的权益，促进移动生态的良性发展，百度搜索将于1月中旬推出惊雷算法3.0，并持续扩大算法的影响力。本次升级严厉打击通过伪造用户行为来试图提升网站搜索排序的作弊行为。相对于惊雷算法2.0，本次算法有四个主要升级点：1、加强了对作弊行为的识别；2、加大了对作弊站点的打击力度；3、扩大了算法的覆盖范围；4、对违规行为较严重的领域（如：汽车、...
未来的世界，一定是信息科技主导的世界。未来的任何产品，都离不开信息科技的支撑。不论你是哪个领域的产品经理，掌握一些基础的算法，是非常有必要的。 而如今的一些比较优秀的产品经理，如苹果产品创造人乔布斯，小米产品创造人雷军，QQ产品创始人马化腾，微信产品负责人张小龙，或多或少都有技术背景。当然，并不是说产品经理必须要有技术背景，因为有些没有技术背景的产品经理做的也不错。 本文想要表达的意思是，产品经理掌握...
判断：引导用户看更加“正向”内容 理由：注重内容是现在市场的一个发展方向 媒体人应有的意识与作用 优质正向的内容才可以长期留存用户 塑造品牌口碑
一、机器学习的过程 机器学习的过程：从本质上来说，就是通过一堆的训练数据找到一个与理想函数（f）相接近的函数。 在理想情况下，对于任何适合使用机器学习的问题，在理论上都是会存在一个最优的函数让每个参数都有一个最合适的权重值，但在现实应用中不一定能这么准确得找到这个函数。所以，我们要去找与这个理想函数相接近的函数。只要是能够满足我们的使用的函数，我们就认为是一个好的函数。 这个训练数据的过程通常也被解释...
实际上,我有一组具有概率的对象,我想看看它们中的每一个可能的组,按照它们是否可能的假设它们是独立的可能性 – 即按照从的顺序降序子集元素的乘积 – 或者如果概率相同则按长度顺序(使得(1,0.5)在(0.5)之后). 示例：如果我有[1,0.5,0.1]我想要[(),(1),(0.5),(1,0.5),(0.1),(1,0.1),(0.5,0.1),(1) ,0.5,0.1)] 本质上,这意味着我想按顺序迭代一组元素的powerset,我可以相当容易地生成它,对它进行排序,并完成.然而,powersets变得非常...
我有一个应用程序,根据邮政编码搜索项目. 在搜索邮政编码时,我会返回来自该城市/邻居的所有产品(通过解析邮政/邮政编码完成). 我现在需要根据与原始邮政/邮政编码的距离对这些产品进行分类. 我在数据库中存储了Lat / Long,并计划使用Haversine公式计算与原始查询的apprx距离. 我的问题是,应该在哪里计算.在返回数据集之前,我应该在存储过程中执行此操作吗？ 或者我应该使用我的Lat / Long返回我的数据集,并在返回用户之前计算它的服...