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RSS订阅转载 李航博士：浅谈我对机器学习的理解
算算时间，从开始到现在，做机器学习算法也将近八个月了。虽然还没有达到融会贯通的地步，但至少在熟悉了算法的流程后，我在算法的选择和创造能力上有了不 小的提升。实话说，机器学习很难，非常难，要做到完全了解算法的流程、特点、实现方法，并在正确的数据面前选择正确的方法再进行优化得到最优效果，我觉得 没有个八年十年的刻苦钻研是不可能的事情。 其实整个人工智能范畴都属于科研难题，包括模式识别、机器学习、搜索、规划等问题，都是可以作为独立科目存在的 。我不认为有谁可以把人工智能的各个方面都做到极致，但如果能掌握其中的任一
2016-04-16 15:11:10
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转载 决策树
决策树的伟大不在于使用熵的变化来指导分裂，而在于用分层的方法来度量世界，这是非常自然也是非常美妙的，和深度学习有殊途同归之妙。不同的是决策树是先上后下，从整体到局部；而深度学习先下后上，从局部到整体，秒啊！ from:weibo 龙星镖局
2016-02-23 14:34:32
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转载 关于推荐系统中的特征工程
转载http://phunters.lofter.com/ 在多数数据和机器学习的blog里，特征工程 Feature Engineering 都很少被提到。做模型的或者搞Kaggle比赛的人认为这些搞feature工作繁琐又不重要不如多堆几个模型，想入手实际问题的小朋友又不知道怎么提取feature来建模型。我就用个性化推荐系统做个例子，简单说说特征工程在实际的问题里是怎么做
2015-05-31 20:35:58
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sigir 2012年recommender system方向的 10篇论文
2013-11-03
空空如也
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