机器学习入门指南_北京光环大数据培训

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新型分布式执行框架Ray有望取代Spark_光环大数据培训

新型分布式执行框架Ray有望取代Spark_光环大数据培训光环大数据是国内知名的IT培训机构，大数据培训，数据分析培训、人工智能培训等课程全国领先，帮助学员提升技术水平并保障就业，深受学员喜爱，获得业界的一致好评。

如今大部分人工智能应用都是基于局限性较大的监督学习的范式而开发的，即模型在线下进行训练，然后部署到服务器上进行线上预测。

随着该领域的成熟，机器学习应用需要更多地在动态环境下运行，响应环境中的变化，并且...算法存储框架分布式机器人目前的计算框架存在的短板如今大部分人工智能应用都是基于局限性较大的监督学习的范式而开发的，即模型在线下进行训练，然后部署到服务器上进行线上预测。

随着该领域的成熟，机器学习应用需要更多地在动态环境下运行，响应环境中的变化，并且采用一系列的动作来完成既定目标。

这些要求自然地建立在增强学习（ReinforcementLearning，RL）范式中，即在不确定的环境中连续学习。

RL应用与传统的监督学习应用有三个不同之处：RL应用严重依赖仿真来探索所在状态及操作结果。

这需要大量的计算，现实情况下，一个应用大概需要进行亿万次仿真。

RL应用的计算图是异质的、动态变化的。

一次仿真可能会花掉几毫秒到几分钟的时间，仿真的结果又决定未来仿真的参数。

许多RL应用程序，如机器人控制或自主驾驶，需要迅速采取行动，以响应不断变化的环境。

因此，我们需要一个能支持异质和动态计算图，同时以毫秒级延迟每秒处理数以百万计任务的计算框架。

而目前的计算框架或是无法达到普通RL应用的延迟要求（MapReduce、ApacheSpark、CIEL），或是使用静态计算图（TensorFlow、Naiad、MPI、Canary）。

RL应用对系统提出了灵活性、表现性能以及易开发的要求，Ray 系统则是为满足这些要求而设计的。

代码示例经典RL训练应用伪代码用Ray实现的python代码样例在Ray中，通过@ray.remote声明remote函数和actor。

Java中的机器学习入门指南

Java中的机器学习入门指南引言：机器学习作为一门快速发展的领域，已经在各个行业中得到广泛应用。

而Java 作为一门广泛使用的编程语言，也提供了丰富的机器学习库和工具。

本文将介绍Java中的机器学习入门指南，帮助读者快速了解和上手机器学习。

一、什么是机器学习机器学习是一种人工智能的分支，通过使用统计学和算法来使计算机系统自动学习和改进。

它的目标是让计算机能够从数据中发现模式和规律，并利用这些模式和规律来做出预测和决策。

二、为什么选择Java进行机器学习Java是一门广泛使用的编程语言，具有良好的跨平台性和稳定性。

选择Java进行机器学习有以下几个优势：1. 丰富的机器学习库：Java提供了许多强大的机器学习库，如Weka、DL4J和Mahout等，可以满足不同需求的机器学习任务。

2. 大数据处理能力：Java在大数据处理方面有着出色的表现，可以处理大规模的数据集，适用于需要处理大量数据的机器学习任务。

3. 强大的生态系统：Java拥有庞大的开发者社区和丰富的第三方库，可以提供全面的支持和解决方案。

三、Java中的机器学习库1. Weka：Weka是一款Java中非常流行的机器学习库，它提供了丰富的机器学习算法和工具，包括分类、聚类、回归、关联规则等。

Weka易于使用，适合初学者入门。

2. DL4J：DL4J是一个基于Java的深度学习库，它提供了丰富的深度学习模型和工具，如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

DL4J适用于处理大规模的深度学习任务。

3. Mahout：Mahout是一个用于大规模机器学习的Java库，它提供了丰富的分布式机器学习算法和工具，如推荐系统、聚类、分类等。

Mahout适用于处理大规模数据集的机器学习任务。

四、Java中的机器学习实践1. 数据准备：机器学习的第一步是准备好数据集。

Java提供了丰富的数据处理库，如Apache Commons CSV和Apache POI等，可以帮助读取和处理各种数据格式。

大数据应用成功的四个标准_光环大数据培训

大数据应用成功的四个标准_光环大数据培训在大数据范畴大展拳脚肯定是个正确方向，同时世界各地的初创公司及企业巨头也在借力大数据和大数据应用创造价值——将大量的数据处理转化为金钱或竞争优势。

然而光彩的背后，总是掩饰着一些不可忽视的真相。

简而言之，不是所有在大数据上的尝试都得到了应有的回报，而且远非如此。

同样这里也有另一个不容忽视的真相，在IT企业界，大数据“成功”定义的标准非常宽松，甚至“我们并没有完全失败”这种的观念都可以归结于“成功”。

那么大数据应用成功的标准究竟是什么？10gen战略副总裁Matt Asay带来了他为成功总结的4个标准：首先，必须要可以运作大数据应该为行业创造切实的价值，不止是高科技。

McKinsey在关于大数据未来的报告中指出，大数据在医疗、政府、零售以及制造产业上拥有万亿的潜在价值。

机构对大数据的成功实现需要在一下几个方面带来切实的收获：附加收益、提升客户满意度、削减成本等。

其次，必须有本质提高大数据交付的不应该只是渐进式的商务模式改善，更应该是本质上的突破。

比如就初创企业Foursquare来说，为了发现数据之间的关系，Foursquare使用了机器学习算法让系统可以建立“Explore”，一个社交推荐系统可以实时的给用户推荐有价值的位置信息，使用新的业务模式去驱动位置信息类型业务。

“Explore”依赖大数据技术，同时从多于3000万个位置信息中获取见解。

现在Foursquare已经具备了理解人们之间如何进行互动的能力，并且位置信息也不只止步平台，而是真实世界。

再次，必须具备高速度传统数据库技术会拉低大数据的性能，同样也是非常繁琐的，因为不管这项技术是否迎合你的需求，专利许可涉及到的企业繁琐制度远超出你的想象。

一个成功大数据项目，使用的工具集和数据库技术必须同时满足数据体积及多样性的双重需求。

论据是：一个Hadoop集群只需几个小时就可以搭建，搭建完成后就可以提供快速的数据分析。

机器学习入门教程

机器学习入门教程机器学习是一门让计算机具备智能的领域，在今天的互联网和人工智能时代，机器学习已经越来越受到关注和重视。

因此，作为初学者，学习机器学习是非常重要的。

在本文中，将为大家提供一份机器学习入门教程，帮助初学者快速入门，掌握机器学习基础。

第一部分：了解机器学习在开始学习机器学习之前，我们需要了解机器学习的基本概念。

机器学习是通过学习数据，从数据中提取规律和模式，进而做出预测和决策的过程。

举个例子，我们可以用机器学习的方法来训练一台计算机，使其能够识别和分类数字图像。

在这个过程中，计算机学习了不同数字图像的特征，找到它们之间的相似性和差异性，并且能够自动分类新的数字图像。

机器学习是人工智能的一个重要分支，它的目标是使计算机具备智能。

机器学习的方法可以应用在许多领域，比如自然语言处理、图像识别、智能推荐等等。

目前，机器学习在商业和科学领域都得到了广泛的应用，并被认为是一个很有前途的领域。

第二部分：机器学习的基本模型了解了机器学习的基本概念之后，我们需要了解机器学习的基本模型。

机器学习的模型通常分为以下几类：监督学习、非监督学习和强化学习。

在监督学习中，我们需要为计算机提供一组带有标签的数据，计算机通过学习这些数据，并利用学到的规律对新的数据进行分类或预测。

常见的监督学习算法包括回归分析、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。

在非监督学习中，我们不提供标签信息，计算机需要自己找出数据中的规律和模式。

常见的非监督学习算法包括聚类分析、主成分分析、关联规则挖掘等。

在强化学习中，计算机需要通过学习一种行为策略，并根据环境的反馈来调整行为策略。

强化学习常用于机器人控制、游戏等领域。

第三部分：机器学习的基本步骤了解了机器学习的基本模型之后，我们需要了解机器学习的基本步骤。

机器学习的基本步骤包括数据预处理、特征提取、模型选择、训练和评估。

数据预处理是机器学习中非常关键的一步，它可以减少数据中的噪声和异常值，提高模型的准确性。

机器学习：集成算法(Ensemble Method)_深圳光环大数据培训

机器学习：集成算法(Ensemble Method)_深圳光环大数据培训1. 集成算法：将多个分类器集成起来而形成的新的分类算法。

这类算法又称元算法(meta-algorithm)。

最常见的集成思想有两种bagging和boosting。

2. 集成思想：boosting：基于错误提升分类器性能，通过集中关注被已有分类器分类错误的样本，构建新分类器并集成。

bagging：基于数据随机重抽样的分类器构建方法。

3. 算法示例：随机森林（Random Forest: bagging ＋决策树）：将训练集按照横（随机抽样本）、列（随机抽特征）进行有放回的随机抽取，获得n个新的训练集，训练出n个决策树，通过这n个树投票决定分类结果。

主要的parameters 有n_estimators 和 max_features。

>>> from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier>>> X = [[0, 0], [1, 1]]>>> Y = [0, 1]>>> clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10)>>> clf = clf.fit(X, Y)>>> # 扩展：Extremely Randomized Trees 比随机森林还牛逼的分类算法，见(/stable/modules/ensemble.html)Adaboost (adaptive boosting: boosting + 单层决策树):训练数据中的每个样本，并赋予其一个权重，这些权重构成了向量D。

一开始，这些权重都初始化成相等值。

首先在训练数据上训练出一个弱分类器并计算该分类器的错误率，然后在统一数据集上再训练分类器。

在第二次训练中，会调高那些前一个分类器分类错误的样本的权重。

AI更强大的数据收集和运算能力远超人类_光环大数据培训

AI更强大的数据收集和运算能力远超人类_光环大数据培训AI更强大的数据收集和运算能力远超人类。

无论是宏观经济指标还是市场价格数据，AI的搜集和整理速度要远远超过人类，再结合内嵌的算法模型，就能够短时间内做出投资决策。

深度学习的“辅助”下AI比人类更容易掌握市场规律。

人类操盘手做出的投资决策往往基于个人经验和传统的方法论，而AI则可以根据以往市场规律和市场大环境因素，在深度学习之后，迅速的做出相应调整。

失手的可能性更低。

人类操盘手的操作风险以及道德风险都是不定的，这也让金融机构承担着随时有可能出现重大损失的风险。

如果使用AI操盘，首先在“忠诚度”上就不必担心，而且其犯错的几率也是微乎其微。

所以，像高盛和摩根大通这样的知名金融机构自然愿意启用AI进行交易，在现代高频交易模式下，为流动性资本提供更大的交易优势。

3但是，也有不少反对的声音，他们认为AI这种现代技术已经打破了传统的市场体系。

除此之外，AI也有其在金融领域的弊端。

AI操盘的三个弊端“过度拟合”如同人类的过度自信相信有过炒股经历的朋友，一定有过过度自信的时刻，因为你很可能在掌握了一个走势规律之后，就认为掌握了对同一问题的全部规律性认识。

AI同样如此，因为在机器学习中，模型越是复杂、需要纳入的变量越是多，就越容易出现过度拟合的问题。

放在金融领域，找到避免这类假规律的方法，正是阻碍AI能够全面应用的核心问题。

说不清道不明的决策原因无论是高盛还是摩根大通，他们的AI操盘手在做出一个投资决策之后，都没法给出一个解释。

如果AI的决策能一直为这些机构赚钱，这一问题肯定没人在乎，但是AI也有失手的时候，这时的投资机构就希望能弄清楚其决策背后的原因。

AI掌握的历史数据有限要知道，金融市场诞生的时候计算机可是连模型都没有，而且在历史上出现的多次金融危机，很多都是由于一些“场外因素”造成的。

如果高频交易系统的数据集只能够追溯一二十年的话，那么机器学习将受限于数据量不够，而无法进行长线投资。

机器学习测试题_北京光环大数据培训

机器学习测试题_北京光环大数据培训人工智能一直助力着科技发展，新兴的机器学习正推动着各领域的进步。

如今，机器学习的方法已经无处不在—从手机上的语音助手到商业网站的推荐系统，机器学习正以不容忽视的速度闯入我们的生活。

以下测试题可以粗略的检测你对机器学习的了解和掌握程度。

有对机器学习有兴趣的小伙伴可自行测试。

1.以下哪一种方法最适合在n（n>1）维空间中做异常点检测。

A 正态分布图B 盒图C 马氏距离D 散点图答案：C马氏距离是是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的多元计量方法，以卡方分布为基础，表示数据的协方差距离。

与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系(例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是关联的)。

因此马氏距离常用于多元异常值检测。

2. 逻辑回归与多元回归分析有哪些不同？A. 逻辑回归预测某事件发生的概率B. 逻辑回归有较高的拟合效果C. 逻辑回归回归系数的评估D. 以上全选答案：D逻辑回归是用于分类问题，我们能计算出一个事件/样本的概率；一般来说，逻辑回归对测试数据有着较好的拟合效果；建立逻辑回归模型后，我们可以观察回归系数类标签(正类和负类)与独立变量的的关系。

3 bootstrap 数据的含义是：A. 有放回的从整体M中抽样m个特征B. 无放回的从整体M中抽样m个特征C. 有放回的从整体N中抽样n个样本D. 无放回的从整体N中抽样n个样本答案：C如果我们没有足够的数据来训练我们的算法，我们应该通过重复随机采样增加训练集合的大小4.”过拟合是有监督学习的挑战，而不是无监督学习”以上说法是否正确：A. 正确B. 错误答案：B我们可以评估无监督学习方法通过无监督学习的指标，如：我们可以评估聚类模型通过调整兰德系数5.下列表述中，在k-fold交叉验证中关于选择K说法正确的是：A. 较大的K并不总是好的，选择较大的K可能需要较长的时间来评估你的结果B. 相对于期望误差来说，选择较大的K会导致低偏差（因为训练folds会变得与整个数据集相似）C. 在交叉验证中通过最小化方差法来选择K值D. 以上都正确答案：D较大的K意味着更小的偏差（因为训练folds的大小接近整个dataset）和更多的运行时间（极限情况是：留一交叉验证）。

机器学习基础教程

机器学习基础教程在当今信息时代，我们每天都会面临大量的数据，如何从这些数据中提取有用的信息并帮助我们做出更好的决策成为了我们所关注的焦点。

以往的人类从业经验或者现有理论构建的模型已经无法胜任这个任务，这便是机器学习技术的发展背景。

本文将为大家介绍机器学习的基础知识。

1、机器学习—什么是机器学习机器学习是人工智能的一个分支，是指通过对数据进行自动学习，让计算机拥有类人的学习能力的技术。

机器学习的主要任务是制订一种算法或模型，通过大量的数据训练，从而能够让计算机具有感知能力，从而得出需要的信息。

机器学习通常可以分为三个主要的部分：数据准备，训练模型以及预测。

2、机器学习—机器学习的分类机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习四个主要的分类。

- 监督学习：监督学习的核心思想是预测输出，它训练模型并通过测试数据验证模型的准确性。

它需要已标注的数据，即数据集要包含输入（自变量）和输出（因变量）的对应关系。

这些对应关系组成了一种模型，这个模型可以用于预测未来数据。

- 无监督学习：无监督学习则是在不需要标签的情况下自行学习。

无监督学习的分类不像监督学习那样规范，通常是通过聚类算法或非线性降维技术等先进的算法实现的。

- 半监督学习：半监督学习是监督学习和无监督学习的折衷方案，它利用无标注数据的学习能力增强监督学习算法的性能。

半监督学习算法的核心思路是让有标签数据和无标签数据一起参与算法的训练过程，从而提升模型的准确性- 强化学习：强化学习是通过收集数据和试错，以提高智能体在环境中的决策能力。

它的目标是设计一个具有学习能力的智能体，它可以感知到环境和状态，并通过在环境中采取行动，获得奖励和反馈来实现目标。

3、机器学习—如何进行机器学习机器学习通常的流程如下：（1）数据的准备：机器学习的第一步是数据准备。

在这一阶段，需要收集数据并对数据进行清洗和标注，使它们变得容易理解和分析。

（2）特征提取：在数据收集后，需要将数据转换为可以供算法使用的特征向量，通常可以使用特征提取技术将数据转换为数字形式。

数据科学的常用数据集推荐_光环大数据培训

数据科学的常用数据集推荐_光环大数据培训数据科学的常用数据集推荐。

以下是光环大数据培训整理编译的17个常用数据集，并列举了适用的典型问题，从菜鸟到老司机，总有一款适合你。

菜鸟入门1.Iris数据集在模式识别文献中，Iris数据集恐怕是最通用也是最简单的数据集了。

要学习分类技术，Iris 数据集绝对是最方便的途径。

如果你之前从未接触过数据科学这一概念，从这里开始一定没错，因为该数据集只有4列150行。

典型问题：在可用属性基础上预测花的类型。

2.泰坦尼克数据集泰坦尼克数据集也是全球数据科学殿堂中出镜率最高的数据集之一。

借助一些教程和指导，泰坦尼克数据集可以让你深入了解数据科学。

通过对类别、数字、文本等数据的结合，你能从该数据集中总结出最疯狂的想法。

该数据集更重视分类问题，共有12列891行。

典型问题：预测泰坦尼克号上生还的幸存者人数。

3.贷款预测数据集在所有行业中，最为倚重数据分析技术的就是保险业。

贷款预测数据集可以让保险公司对即将面对的挑战、选择的应对方式和影响有一个清晰的认识。

与泰坦尼克数据集相同，它也是一个分类问题，该数据集共有13列615行。

典型问题：预测贷款申请能否得到批准。

4.大市场销售数据集零售业也是数据分析技术的重度使用者之一，它们可以利用分析数据来优化整个商业流程。

利用数据科学技术，管理人员可以准确的完成产品分配、库存管理、供货和打包等复杂流程。

这一数据集的名字已经透露出了它的属性，它就是商店的交易记录，主要解决回归问题。

该数据集共有12列8523行。

典型问题：预测销售情况。

5.波士顿数据集该数据集也是模式识别文献中的典型数据集，该数据集得名是因为波士顿的房地产行业，同时它也是一个回归问题。

该数据集共有14列8506行。

因此，即使你手上的笔记本电脑性能较弱也能Hold住该数据集。

典型问题：预测房屋售价的中间值。

进阶级别1.人类活动识别该数据集是由30个受试人智能手机内置的传感器收集的。

光环大数据培训_ Palantir之核心技术探秘

光环大数据培训_Palantir之核心技术探秘1.Palantir源起：B2B大数据和企业级Google。

Palantir(中文名帕兰提尔，源于《指环王》中可穿越时空、洞悉世间一切的水晶球Palantír)被誉为硅谷最神秘的大数据独角兽企业，短短几年内跻身百亿俱乐部，成为全球估值排名第四的初创公司。

它的主要客户只在美剧和好莱坞里出现，如美国联邦调查局(FBI)、美国中央情报局(CIA)、美国国家安全局(NSA)、美国军队和各级反恐机构，当然还有如JPMorgan这样的华尔街金融大鳄等等。

关于Palantir的传奇故事很多，CIA通过他家的大数据技术追踪到本拉登;创始人Alex Karp师从德国的Jürgen Habermas(研究西方马克思主义)获得哲学博士，热衷中国气功和太极;帮多家银行揭露旁氏骗局挽回数十亿损失，帮助摩根大通解决欺诈交易和黑客攻击问题，每年节约数亿美元;公司创始人和投资人(号称“硅谷黑帮”)由海军陆战队员随时保护以防不测;产品只卖美国及其盟友国;与棱镜门有说不清楚的关系等…这些花边新闻不是本文的关注点，本文重点从大数据技术角度来揭密Palantir的B2B大数据王国。

如果说谷歌是互联网大数据的霸主(我在前文《从Tensorflow看谷歌的云端人工智能战略》有详细解读)，那么Palantir的目标就是未来企业级大数据霸主，做企业和政府领域的Google。

为什么这样讲?从技术角度来分析，这是大数据发展的必然趋势，互联网上的数据多半是UGC用户产生内容，或是如电商平台这种某细分领域的独立生态数据，而真正的大数据金矿还在众多大型企业和政府机构的服务器集群中沉睡。

比如一个国家的情报部门和各部、各局信息中心，无不是掌握着成千上万关键领域的大数据，包括各种业务数据、监控数据、DNA样本、语音视频图片、地图时空数据等(当然前提是信息化程度及其发达，就像我们的税务系统一样，而不是房产登记系统)，面对如此海量、多源、异构而且高关联性、复杂性、动态性大数据，如果没有快速的大数据分析技术和工具支持，那只能是望数兴叹。

TensorFlow 数据集和估算器介绍_光环大数据培训

TensorFlow 数据集和估算器介绍_光环大数据培训数据集：一种创建输入管道（即，将数据读入您的程序）的全新方式。

估算器：一种创建 TensorFlow 模型的高级方式。

估算器包括适用于常见机器学习任务的预制模型，不过，您也可以使用它们创建自己的自定义模型。

下面是它们在 TensorFlow 架构内的装配方式。

结合使用这些估算器，可以轻松地创建 TensorFlow 模型和向模型提供数据：我们的示例模型为了探索这些功能，我们将构建一个模型并向您显示相关的代码段。

完整代码在这里，其中包括获取训练和测试文件的说明。

请注意，编写的代码旨在演示数据集和估算器的工作方式，并没有为了实现最大性能而进行优化。

经过训练的模型可以根据四个植物学特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度）对鸢尾花进行分类。

因此，在推理期间，您可以为这四个特征提供值，模型将预测花朵属于以下三个美丽变种之中的哪一个：从左到右依次为：山鸢尾（Radomil 摄影，CC BY-SA 3.0）、变色鸢尾（Dlanglois 摄影，CC BY-SA 3.0）和维吉尼亚鸢尾（Frank Mayfield 摄影，CC BY-SA 2.0）。

我们将使用下面的结构训练深度神经网络分类器。

所有输入和输出值都是float32，输出值的总和将等于 1（因为我们在预测属于每种鸢尾花的可能性）：例如，输出结果对山鸢尾来说可能是 0.05，对变色鸢尾是 0.9，对维吉尼亚鸢尾是 0.05，表示这种花有 90% 的可能性是变色鸢尾。

好了！我们现在已经定义模型，接下来看一看如何使用数据集和估算器训练模型和进行预测。

数据集介绍数据集是一种为 TensorFlow 模型创建输入管道的新方式。

使用此 API 的性能要比使用 feed_dict 或队列式管道的性能高得多，而且此 API 更简洁，使用起来更容易。

尽管数据集在 1.3 版本中仍位于 tf.contrib.data 中，但是我们预计会在 1.4 版本中将此 API 移动到核心中，所以，是时候尝试一下了。

Grupo Bimbo Inventory Demand_光环大数据培训机构

Grupo Bimbo Inventory Demand_光环大数据培训机构Problem Formulation Got Wrong一开始我觉得这是一个时间序列预测的问题，所以我首先想到的是HMM，给一个（客户，产品）的Tuple，对其历史数据做建模。

这样大概做了一周，我发觉意义不大，主要原因是有相当比例的客户每周是会引进新的产品的，并不是每个（客户，产品）都有足够的历史数据来支撑模型的估算。

我后来想想，我应该做一些Data Exploration的工作，尤其是在建模之前，不然就会吃很多亏，以为数据是什么样，而实际上并不是这样。

我后来想想应该把它设计成一个监督学习的问题，这样才能最大程度发挥数据的潜能。

这样做最为直接的办法是，用3-8周的数据为第9周做特征，得到的模型可以预测第10周（用4-9周的数据做特征），这样做了之后我在leaderboard 上的成绩很快就进入了前20%。

Validation Strategy Got Wrong但是很快我就发现这样做会碰到一个瓶颈：本地Cross Validation的结果明明提升了，但是在Leaderboard上的结果却没有。

仔细思考一番就会发现，原因在于我local validation的split （random split）和train/test split （split by time）是不一致的，这样在local validation得到的超参数在train/test split上并不是最优的。

想到这个层次后，我就调整了自己的validation strategy，用3-7周为第8周做特征，然后训练，类似的用第9周做validation，得到的超参数在第9周重新训练模型，在第10周也就是public leaderboard做test。

这样做了之后我很快就进入10%。

Feature Engineering验，这个时候怎么办呢？我点开Leaderboard（LB）上排名前20的人，一个人一个人的看他们以前都参加过什么比赛，在哪些比赛中表现的比较好，那些比赛他们用了什么方法。

机器学习基础课程大纲

机器学习基础课程大纲1. 课程简介本课程是为初学者设计的机器学习基础课程，旨在介绍机器学习的基本概念、算法和应用。

通过本课程的学习，学员将掌握机器学习的基础知识，理解各种机器学习算法的原理和应用场景，能够使用常见的机器学习工具进行数据分析和模型构建。

2. 课程目标- 了解机器学习的基本概念和原理；- 掌握常见的机器学习算法，包括监督学习、无监督学习和半监督学习等；- 学会使用机器学习工具进行数据预处理、特征工程和模型训练；- 能够评估和优化机器学习模型的性能；- 理解机器学习在实际应用中的局限性和挑战。

3. 课程大纲3.1 机器学习基础3.1.1 机器学习的定义和分类3.1.2 监督学习、无监督学习和半监督学习3.1.3 特征、样本和标签3.1.4 训练集、验证集和测试集的划分3.2 监督学习算法3.2.1 线性回归3.2.2 逻辑回归3.2.3 决策树3.2.4 支持向量机3.2.5 随机森林3.3 无监督学习算法3.3.1 K均值聚类3.3.2 层次聚类3.3.3 主成分分析3.3.4 关联规则挖掘3.4 模型评估和优化3.4.1 混淆矩阵和准确率3.4.2 精确率、召回率和F1值3.4.3 ROC曲线和AUC值3.4.4 过拟合和欠拟合3.4.5 参数调优和交叉验证3.5 实际应用案例3.5.1 图像识别3.5.2 自然语言处理3.5.3 推荐系统3.5.4 金融风控3.6 机器学习的挑战和局限性3.6.1 数据质量和标注困难3.6.2 维度灾难和过拟合3.6.3 隐私和公平性问题3.6.4 模型解释和可解释性4. 学习资源4.1 教材推荐- "机器学习"，周志华，清华大学出版社。

- "Pattern Recognition and Machine Learning"，Christopher M. Bishop，Springer出版社。

4.2 在线课程- Coursera上的"Machine Learning"课程，由吴恩达教授主讲。

京东大数据应用——消费金融_光环大数据培训

京东大数据应用——消费金融_光环大数据培训近年来，在我国经济转型的战略背景下，全面推进消费能力，成为保障和拉动GDP的主要动力，有数据显示，2015年我国最终消费支出GDP贡献率达66.4%，消费成为经济增长第一驱动力。

而同时，消费性贷款也在过去五年时间出现明显增长。

据中国人民银行公开数据显示，2012年我国消费性贷款规模为10.44万亿元，到2015年则上升至18.96万亿元，占我国整体信贷规模18%左右。

2016年，消费信贷规模已接近23万亿元，相比2012年增长接近120%。

在过去的5年中，消费贷款正以平均每年20%以上的速度递增，预计。

到2020年，消费贷款总规模有望达到30.53万亿。

在国家拉动消费的战略背景下，各地方政府相继出台扶持消费金融的优惠政策，一方面P2P、资产证券化等模式丰富了非银企业的资金来源，另一方面国内大数据风控的崛起，使其成为促进消费金融发展的有利条件，更多传统金融机构、电商、互联网金融机构纷纷涉足其中，形成了繁荣发展的景象。

京东作为中国最大的电商平台之一，2014年交易额达到2602亿元，净收入达到1150亿元，活跃用户数1.05亿元，庞大的用户群为京东提供了消费金融贷款客户源，2014年2月，京东金融推出消费金融产品京东白条，其主要目标人群以年轻人群为主，用户购物时通过“白条”的方式实现分期支付，且无需任何抵押物，授信额度最高为1.5w元，分期时间从324个月不等。

此后，“白条”打通了京东体系内的O2O(京东到家)、全球购、产品众筹，又逐步覆盖租房、旅游、装修、教育、婚庆等领域，截止2016年6月份，京东白条交易额同比增长600%，月均消费金额增长97%。

随着市场的不断扩大，京东金融的风险也骤然积聚，京东金融副总裁许凌这样评价，“我们的团队需要更专注地做风控，同时我们还要控制不良率”。

对于京东白条而言，一方面需要建立健全自身的风控体系，提升风控能力，综合评估用户的信用等级和风险指数，从而进行风险定价及违约概率的预判，减少因用户逾期用户欺诈等风险行为而带来的企业损失。

大数据专业名词解释_光环大数据培训

大数据专业名词解释_光环大数据培训01算法(Algorithm)算法可以理解成一种数学公式或用于进行数据分析的统计学过程。

那么，「算法」又是何以与大数据扯上关系的呢?要知道，尽管算法这个词是一个统称，但是在这个流行大数据分析的时代，算法也经常被提及且变得越发流行。

02分析(Analyticsanalyze)让我们试想一个很可能发生的情况，你的信用卡公司给你发了封记录着你全年卡内资金转账情况的邮件，如果这个时候你拿着这张单子，开始认真研究你在食品、衣物、娱乐等方面消费情况的百分比会怎样?你正在进行分析工作，你在从你原始的数据(这些数据可以帮助你为来年自己的消费情况作出决定)中挖掘有用的信息。

那么，如果你以类似的方法在推特和脸书上对整个城市人们发的帖子进行处理会如何呢?在这种情况下，我们就可以称之为大数据分析。

所谓大数据分析，就是对大量数据进行推理并从中道出有用的信息。

以下有三种不同类型的分析方法，现在我们来对它们分别进行梳理。

03描述性分析法(DescriptiveAnalytics)如果你只说出自己去年信用卡消费情况为：食品方面25%、衣物方面35%、娱乐方面20%、剩下20%为杂项开支，那么这种分析方法被称为描述性分析法。

当然，你也可以找出更多细节。

04预测性分析法(PredictiveAnalytics)如果你对过去5年信用卡消费的历史进行了分析，发现每年的消费情况基本上呈现一个连续变化的趋势，那么在这种情况下你就可以高概率预测出：来年的消费状态应该和以往是类似的。

这不是说我们在预测未来，而是应该理解为，我们在「用概率预测」可能发生什么事情。

在大数据的预测分析中，数据科学家可能会使用先进的技术，如机器学习，和先进的统计学处理方法(这部分后面我们会谈到)来预测天气情况、经济变化等等。

05规范性分析(PrescriptiveAnalytics)这里我们还是用信用卡转账的例子来理解。

假如你想找出自己的哪类消费(如食品、娱乐、衣物等等)可以对整体消费产生巨大影响，那么基于预测性分析(PredictiveAnalytics)的规范性分析法通过引入「动态指标(action)」(如减少食品或衣物或娱乐)以及对由此产生的结果进行分析来规定一个可以降低你整体开销的最佳消费项。

十分钟学习自然语言处理概述_光环大数据培训

十分钟学习自然语言处理概述_光环大数据培训1 什么是文本挖掘？文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支，用于基于文本信息的知识发现。

文本挖掘的准备工作由文本收集、文本分析和特征修剪三个步骤组成。

目前研究和应用最多的几种文本挖掘技术有：文档聚类、文档分类和摘要抽取。

2 什么是自然语言处理？自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。

它研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。

融语言学、计算机科学、数学等于一体的科学。

自然语言处理原理：形式化描述-数学模型算法化-程序化-实用化语音的自动合成与识别、机器翻译、自然语言理解、人机对话、信息检索、文本分类、自动文摘等。

3 常用中文分词？中文文本词与词之间没有像英文那样有空格分隔，因此很多时候中文文本操作都涉及切词，这里整理了一些中文分词工具。

StanfordNLP（直接使用CRF 的方法，特征窗口为5。

）汉语分词工具（个人推荐）哈工大语言云庖丁解牛分词盘古分词 ICTCLAS（中科院）汉语词法分析系统IKAnalyzer（Luence项目下，基于java的）FudanNLP(复旦大学)4 词性标注方法？句法分析方法？原理描述：标注一篇文章中的句子，即语句标注，使用标注方法BIO标注。

则观察序列X就是一个语料库（此处假设一篇文章，x代表文章中的每一句，X 是x的集合），标识序列Y是BIO，即对应X序列的识别，从而可以根据条件概率P(标注|句子)，推测出正确的句子标注。

显然，这里针对的是序列状态，即CRF是用来标注或划分序列结构数据的概率化结构模型，CRF可以看作无向图模型或者马尔科夫随机场。

用过CRF的都知道，CRF是一个序列标注模型，指的是把一个词序列的每个词打上一个标记。

一般通过，在词的左右开一个小窗口，根据窗口里面的词，和待标注词语来实现特征模板的提取。

最后通过特征的组合决定需要打的tag是什么。

5 命名实体识别？三种主流算法，CRF，字典法和混合方法1 CRF：在CRF for Chinese NER这个任务中，提取的特征大多是该词是否为中国人名姓氏用字，该词是否为中国人名名字用字之类的，True or false的特征。

(高级版)机器学习全套教程

(高级版)机器学习全套教程机器研究是现在最热门的领域之一，它让机器能够通过研究、探索来实现人工智能的目标。

如果你想在机器研究领域深入研究，那么这份全套教程就是为你准备的。

第一章：机器研究基础在这一章节中，我们将介绍机器研究的基础知识，包括机器研究的基本原理、常用算法和应用场景等。

第二章：数据分析与数据预处理机器研究需要大量数据来训练模型。

在这一章节中，我们将介绍如何对数据进行分析和预处理，以便更好地应用机器研究算法。

第三章：监督研究与非监督研究在这一章节中，我们将深入研究机器研究的两种主要类型：监督研究和非监督研究。

我们将分别介绍这两种类型的算法，并且提供大量的代码实例。

第四章：神经网络神经网络是机器研究中最重要的技术之一。

在这一章节中，我们将介绍神经网络的基本结构和原理。

此外，我们还将介绍如何使用Python和TensorFlow等工具来构建和训练神经网络。

第五章：深度研究深度研究是机器研究中最前沿的技术之一。

在这一章节中，我们将深入探讨深度研究的原理和应用。

此外，我们还将提供大量的代码实例，以帮助你更好地理解深度研究的实现过程。

第六章：自然语言处理自然语言处理是机器研究的一个重要应用领域。

在这一章节中，我们将介绍如何使用机器研究算法来处理自然语言。

我们将涵盖从预处理到算法选择再到应用的整个过程。

第七章：机器研究平台机器研究平台可以帮助企业快速部署和管理机器研究模型。

在这一章节中，我们将介绍几个流行的机器研究平台，并演示如何使用它们来构建机器研究应用。

结束语这份机器学习全套教程覆盖了机器学习的基础知识和前沿技术，是机器学习学习者的必备指南。

希望这份教程能帮助你更好地入门和掌握机器学习领域的知识。

十本Python编程语言的入门书籍光环大数据Python培训

十本Python编程语言的入门书籍_光环大数据Python培训本文与大家分享一些Python编程语言的入门书籍，其中不乏经典。

我在这里分享的，大部分是这些书的英文版，如果有中文版的我也加上了。

有关书籍的介绍，大部分截取自是官方介绍。

Python基础教程（Begining Python）评语：Python入门佳作经典教程的全新修订 10个项目引人入胜《Python基础教程（第2版·修订版）》是经典的Python入门教程，层次鲜明，结构严谨，内容翔实，特别是最后几章，作者将前面讲述的内容应用到10个引人入胜的项目中，并以模板的形式介绍了项目的开发过程，手把手教授Python开发，让读者从项目中领略Python的真正魅力。

这本书既适合初学者夯实基础，又能帮助Python程序员提升技能，即使是Python方面的技术专家，也能从书里找到耳目一新的内容。

Python核心编程（Core Python Programming）评语：Python领域经典的开发指南，不可错过的编程实践宝典！《Python核心编程(第2版)》是经典的Python指导书，在上一版的基础上进行了全面升级。

全书分为两个部分：第1部分占据了大约三分之二的篇幅，阐释这门语言的“核心”内容，包括基本的概念和语句、语法和风格、Python对象、数字类型、序列类型、映射和集合类型、条件和循环、文件和输入/输出、错误和异常、函数和函数式编程、模块、面向对象编程、执行环境等内容：第2部分则提供了各种高级主题来展示可以使用Python做些什么，包括正则表达式、网络编程、网络客户端编程、多线程编程、图形用户界面编程、Web编程、数据库编程、扩展Python和一些其他材料。

《Python核心编程(第2版)》适合Python 初学者，以及已经入门但想继续学习和提高自身Python技巧的程序员。

Learn Python the Hard Way详见本站文章福利：《笨办法学Python》电子书及配套视频Think Python《像计算机科学家一样思考Python》按照培养读者像计算机科学家一样的思维方式的思路来教授Python语言编程。

机器学习的培训教程

机器学习的培训教程机器学习是一门充满潜力的领域，它旨在让计算机通过数据和经验不断学习，实现智能化的决策和预测。

在当前信息时代，机器学习已经广泛应用于各个领域，如自动驾驶、医疗诊断和自然语言处理等。

如果你对机器学习感兴趣，并且希望掌握相关技能，本教程将为你提供一个全面而系统的学习指南。

1. 引言在开始学习机器学习之前，先了解一些基本概念将是非常有帮助的。

首先，机器学习是人工智能的一个重要分支，旨在通过建立和优化数学模型来解决实际问题。

它依赖于数据集和算法，并通过训练模型来发现数据中的模式和关联。

了解这些基本原理将为你后续的学习提供一个坚实的基础。

2. 学习准备在开始学习机器学习之前，你需要明确自己的学习目标，并做好充分准备。

首先，学习基础的数学知识是必不可少的，特别是线性代数和概率论。

这些知识将帮助你理解机器学习算法的原理和推导过程。

其次，编程技能也是至关重要的，因为大部分机器学习任务都需要使用编程语言进行实现和分析。

Python是目前最流行的机器学习编程语言，而机器学习库如scikit-learn和TensorFlow也是你必须掌握的工具。

3. 学习路径在确定好学习目标和准备工作之后，你可以按照以下学习路径来系统学习机器学习：（1）了解监督学习和无监督学习：监督学习和无监督学习是机器学习的两种基本方法。

监督学习是指通过已有的标记数据来训练模型，从而对未知数据进行预测或分类。

而无监督学习则是在没有标记数据的情况下，通过发现数据中的模式和结构来训练模型。

学习这两种方法的原理和应用场景将为你理解后续的学习内容打下基础。

（2）学习常用算法：在监督学习和无监督学习的基础上，你可以深入学习一些常用的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、聚类和降维等。

了解这些算法的原理、优缺点以及适用场景将帮助你选择和调优合适的模型。

（3）实践项目：理论知识只是学习的第一步，实践是巩固和应用知识的关键。

选择一些适合你水平的实践项目，并用你所学的机器学习知识来解决问题。