[图片] 文章作者：摄影师王同学 编辑整理：刘桐烔 导读： 在机器学习中，我们最常遇到的一个难题就是：缺少优质的标注数据。自监督学习让我们能够没有大规模标注数据也能获得优质的表征，它利用数据自身的关系来做为标注样本进行训练并且优化预定义的 pretext 任务。来也科技作为一家优秀的 RPA + A ....

[图片] 分享嘉宾：胡一然 极验 高级算法工程师 编辑整理：王彦磊 灵数科技 出品平台：DataFunTalk 导读： 近几年图建模的研究一直保持很高的热度，每年的论文产出量是非常高的，在业界一些知名的技术团队也都在寻求图相关算法与自身业务相结合的探索，所以说不管是在学术界还是在业界，各行业实际都在 ....

[图片] 分享嘉宾：朱晓海 萨摩耶云 编辑整理：Hoh Xil 内容来源：作者授权发布 出品平台：DataFunTalk 导读： 迁移学习利用数据、模型之间的相似性，在不同领域之间进行知识迁移。深度学习技术与迁移学习思想的融合，又极大扩展了传统迁移学习技术的能力边界，给包括金融风控在内的各个场景带来 ....

概况： 数据挖掘对聚类算法的要求：可伸缩性（在小数据集上算法优，同样要求在大数据集上算法优）、处理不同类型数据的能力、发现任意形状簇的能力、输入参数的领域知识最小化、处理噪声数据的…

KNIME是基于Eclipse环境的开源商业智能工具。KNIME开发环境如图一.　从图中可以看出KNIME是通过工作流来控制数据的集成、清洗、转换、过滤，再到统计、数据挖掘，最后是…

前言 推荐系统并不是新鲜的事物，在很久之前就存在，但是推荐系统真正进入人们的视野，并且作为一个重要的模块存在于各个互联网公司，还是近几年的事情。 随着互联网的深入发展，越来越多的信…

在推荐系统简介中，我们给出了推荐系统的一般框架。很明显，推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分，很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。目前，主要的推荐方法包括：基于内容推荐、协…

来自 http://www.cnblogs.com/technology/p/4467895.html 在推荐系统众多方法中，基于用户的协同过滤推荐算法是最早诞生的，原理也较为简单…

来自 http://blog.sina.com.cn/s/blog_73de143c010153vp.html    在上一篇博文中，我已经总结了几种主要的推荐方法，其中，基于内容…

来自 http://www.csdn.net/article/2015-05-18/2824689 什么是shell selling？ 虽然欺诈几乎涉及各种领域，但相对于传统的买方…

作者：韩欣 来自 http://www.datatom.com/blog/search/70.html 亚马逊的CEO Jeff Bezos曾经说过，他的梦想是“如果我有100万个…

来自：http://blog.csdn.net/cl1143015961/article/details/49778245 数据挖掘中，被常拿来说的啤酒尿布的例子就是一个很典型的运…

来源：CDA数据分析师 数学系萌妹子，一心想做数据挖掘，放弃了武大基础数学专业的读研机会，私自买票北上，成为北漂。毕业一年之后入职万达，成为万达电商的一名数据挖掘工程师。她说，对目…

       在推荐系统简介中，我们给出了推荐系统的一般框架。很明显，推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分，很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。目前，主要的推荐方法包括：基…

今日头条这类资讯聚合平台是基于数据挖掘技术，筛选和推荐新闻：“它为用户推荐有价值的、个性化的信息，提供连接人与信息的新型服务，是国内移动互联网领域成长最快的产品服务之一”。自从20…

作者 liyonghui 来自 http://liyonghui160com.iteye.com/blog/2078812 回想起来，我也做推荐了3年多了，最近公司做了调整招聘了很…

作者：陈运文 博士，盛大智能推荐团队负责人 亚马逊的CEO Jeff Bezos曾经说过，他的梦想是“如果我有100万个用户，我就要为他们做100万个亚马逊网站”。智能推荐系统承载…

来自 https://yq.aliyun.com/articles/39629 在4月27日2016云栖大会南京峰会上，阿里云算法专家、阿里云推荐引擎技术负责人郑重（卢梭）为大家分…

来自 http://blog.csdn.net/cserchen/article/details/14231153 作者  cserchen 我收集和整理的目前互联网上所能找到的知…

作者 仙道菜  Abstract 为什么要压缩网络 如何压缩 效果如何 Network Pruning Trained Quantization and Weight Sharin…