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字号+ 作者:微辰云 来源:微辰云 2021-02-20 18:13 我要评论( )

有一个常见的误解是你必须是一个人工智能向导或数学家才能在你的工作中使用机器学习。机器学习需要很难的微积分。毕竟,你是在教那些在1和0下工作的机器,来得出他们自己对世界的结论。你在教他们怎么思考!但是,就像我们了解我们的世界的许多框架一样,

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有一个常见的误解是你必须是一个人工智能向导或数学家才能在你的工作中使用机器学习。机器学习需要很难的微积分。毕竟,你是在教那些在1和0下工作的机器,来得出他们自己对世界的结论。你在教他们怎么思考!但是,就像我们了解我们的世界的许多框架一样,牛顿运动定律、待完成的工作、供求关系等,理财返利,机器学习核心的基本思想相对简单明了。我们自己的机器学习专家费格尔·里德(Fergal Reid)这样描述:"你遇到了一个问题,你正在努力解决它,然后你就有了一个系统,当你给它提供更多的训练数据时,它的性能就会提高……你得到的数据越多,你的估计就越好。"如果你有一个定义明确的问题,只要有足够的时间和示例数据就可以解决,你应该尝试一下机器学习。这里有一个例子。示例问题-不使用机器学习假设我们想在这篇文章的底部加入一个"你可能也喜欢"的部分。我们该怎么做?如果您不惜一切代价避免机器学习,您可能会选择以下方法:将当前文章标题拆分为单独的单词。获取所有其他帖子。把所有其他帖子按那些与我们的标题最相似的词来排序。或者,在Ruby中:def类似岗位(post)标题关键词=职位名称拆分(' ')全部张贴到.sort | post1,post2|post1_title_intersection=post1。身体。分裂('')标题关键字(&T)post2_title_intersection=post2。身体。分裂('')标题关键字(&T)post2_标题_交叉点.长度邮政标题_交叉点.长度结束[0..9]结束查看原始天真的相似-邮政.rb托管 通过GitHub但是看看当你把这个方法应用到我们的博客文章"支持团队如何改进产品"时,你会得到什么结果:如何提出一个经过验证的想法了解你的客户以及他们是如何决定的设计首次运行体验以取悦用户如何聘请设计师设计的点滴采访瑞安·辛格为什么成为第一并不重要通过对讲机提供主动式客户支持约书亚·波特访谈录保持力、队列和视觉化我们可以做得更好——关于运行一个有效的支持过程的帖子与队列分析没有什么共同之处,或者围绕设计的优点展开辩论。同样的例子使用基本的机器学习让我们试试机器学习方法。我们将把这个分成两部分:以数学方式表示柱。用K-均值对这些数学表示进行聚类。1用数学表示岗位如果我们能用数学的方式来表示我们的帖子,我们就可以绘制帖子,比较帖子之间的距离,并识别出一堆相似的帖子。将每个帖子映射到数学表示很容易。我们可以分两步完成:找到所有帖子中的所有单词。将每个帖子转换为一个数组。每个元素都是1或0,表示存在一个单词。这个数组对每个post的顺序相同,因为它是基于步骤1的。或者,在Ruby中:@立柱=全部张贴@字数=@posts.map.文章do | p公司|p。身体。分裂(' ')end.flatten.uniq结束@向量=@posts.map.文章do | p公司|@单词.map东| w|p。身体。包括?(w) 是吗?1:0结束结束查看原始岗位-矢量.rb托管 通过GitHub如果@words等于:['hello'、'inside'、'intercomm'、'readers'、'blog'、'post']带有"hello blog post readers"主体的帖子将映射到:[1,0,0,1,1,1]我们没有简单的工具来绘制6维向量,就像我们在二维中绘制矢量一样——但是像距离这样的概念很容易外推。(使用二维示例也很有用。)2基于K-Means算法的帖子聚类现在我们有了博客文章的数学表示,我们可以找到类似的文章集群。对于我们的问题,我们将使用一个称为K-Means的简单聚类算法:将"K"设置为所需的群集数。选择"K"随机点。将每个文档分配到其最近的点。从分配给每个点的所有文档的"平均值"中选择"K"个新点。重复步骤3-4。直到文档的分配停止更改。让我们想象一下这些步骤。首先,我们选择2个(即k=2)随机点,在与我们的帖子相同的空间内:我们将每个文档分配到最接近的点:我们重新评估每个集群的中心,即该集群中所有帖子的平均值:这就是我们第一次迭代的结束。现在,我们将每个贴子重新指定到新的最近点:我们找到了我们的星团!我们之所以知道这一点,行业大数据,是因为在以后的迭代中很明显分配不会改变。或者,在Ruby中:@簇中心=[rand_point(),行业大数据分析,rand_point()]15.是的@群集=[[],大数据与应用,[]@每个岗位发布|最小距离,最小点=零,零@群集_centers.each.with_索引居中,云服务器服务,我|如果距离(中心、立柱)

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