Pieter Abbeel的机器人学习实验室 在美国加州大学伯克利分校，人工智能领域著名的Robot Learning Lab就坐落在校园北面一个建筑的第七层。作为一个“机器人幼儿园”，该实验室培育着Brett人形机器人以及工业机器人等。 作为一个典型的研究型实验室，其实验内容同样的杂乱无章：自行车就那么直接放在实验室内，实验室成员的位置也看起来有些混乱，白…

做互联网运营分析时一定会用到的最经典的方法。

Google无人车近况 对于很多人而言，体验无人驾驶仍然是一项充满挑战而又有趣的事情。Google近期就接受了一些人的申请，让它们尝试了一下。与普通车辆不同，经过改装的雷克萨斯SUV多了一些雷达和摄像头。它就是依靠这些传感器的输入，结合特定的人工智能算法实现了无人驾驶。 目前，Google的无人车体现了很好的安全性，但在驾驶方式上与人类明显不同。它会在设有停…

AARRR是由Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer，这几个单词缩写构成，分别对应一款生命周期的5个重要过程，即从获取用户，到提升活跃度，提升留存率，并获取收入，直至最后形成病毒式传播。

每天数百万人使用Quora寻找问题的答案，做出更好的决策，寻找梦想的工作，更好的照顾自己的家庭，等等。在问题页面提供更好的阅读体验，对我们来说非常重要。做到这点很重要的一步就是，根据与问题的相关性以及答案的价值排序，这样最有用的答案总是排在前面。 在这篇blog文章里，我们将描述，在Quora我们是如何使用机器学习给答案排名的。 早期尝试和基准线 赞成和反对…

我们今天就来讨论一下如何写好一份神秘顾客检测分析报告。

摘要：最近，我们听到了关于机器学习的很多新闻，这部分是由不断增长的需求和缺少数据科学家们所激发的。但像许多创新一样，机器学习并不是简单出现的 ,它至少发展了二十年。在这篇文章中，我们简要地回顾一下这段历史。 在成功地推出Unica系列营销自动化软件之前，这家公司的主要业务是通过特别关注神经网络进而进行预测分析。1995年，Unica介绍了Pattern Re…

任何一个技能的学习，都有从浅到深的过程，数据分析也不例外。因此我把推荐书籍划分成几个段位，更便于大家挑选。

背景 随着美团交易规模的逐步增大，积累下来的业务数据和交易数据越来越多，这些数据是美团做为一个团购平台最宝贵的财富。通过对这些数据的分析和挖掘，不仅能给美团业务发展方向提供决策支持，也为业务的迭代指明了方向。目前在美团的团购系统中大量地应用到了机器学习和数据挖掘技术，例如个性化推荐、筛选排序、搜索排序、用户建模等等，为公司创造了巨大的价值。 本文主要介绍在美…

摘要：随机森林和决策树相比，能更好的防止过拟合。虽然每个基分类器很弱，但最后组合的结果通常很强，这也类似于：“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的思想。对比发现Random Forest（随机森林）和SVM（支持向量机）名列第一、第二名。 01 树与森林 在构建决策树的时候，可以让树进行完全生长，也可以通过参数控制树的深度或者叶子节点的数量，通常完全生长的树会带来过拟合…

(1)2012年神经网络模型在ImageNet 竞赛中的突破,引起了工业界强大的兴趣. Hinton 教授和他的两个研究生, Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever, 2012 年底成立了一个名叫 DNNresearch (深度神经网络研究)的公司, 三个月后就被谷歌以五百万美元收购. Hinton 从此一半时间留在多伦多大学,另外…

你是否对机器学习充满兴趣呢？其实到目前为止，每天有越来越多的工程师开始将好奇的目光转向机器学习领域。实际上，你会发现现在没有哪一个领域比机器学习能引起更多的曝光率和关注度。机器学习已经以一种高调姿态闯入广大民众的意识当中，无论是采用机器学习等相关技术的Google AlphaGo以5局4胜的战绩打败人类世界的围棋冠军，还是采用了机器学习技术的Twitter能…

(1)2013 年的 ImageNet 竞赛, 获胜的团队是来自纽约大学的研究生 Matt Zeiler, 其图像识别模型 top 5 的错误率, 降到了 11.5%. Zeiler 的模型共有六千五百万个自由参数, 在 Nvidia 的GPU 上运行了整整十天才完成训练. 2014年, 竞赛第一名是来自牛津大学的 VGG 团队, top 5 错误率降到了 …

现在机器学习逐渐成为行业热门，经过二十几年的发展，机器学习目前也有了十分广泛的应用，如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等方面。云栖社区特意翻译整理了目前GitHub上最受欢迎的28款开源的机器学习项目，以供开发者参考使用。 1. TensorFlow TensorFlow…

摘要：Hadoop 2.0引入YARN，大大提高了集群的资源利用率并降低了集群管理成本。其在异构集群中是怎样应用的？Hulu又有哪些成功实践可以分享？ Hadoop YARN的生态系统 为了能够对集群中的资源进行统一管理和调度，Hadoop 2.0引入了数据操作系统YARN。YARN的引入，大大提高了集群的资源利用率，并降低了集群管理成本。首先，YARN允许…

摘要：大型网站架构是一个系列文档，欢迎大家关注。本次分享主题：电商网站架构案例。从电商网站的需求，到单机架构，逐步演变为常用的，可供参考的分布式架构的原型。除具备功能需求外，还具备一定的高性能，高可用，可伸缩，可扩展等非功能质量需求（架构目标）。 根据实际需要，进行改造，扩展，支持千万PV，是没问题的。 本次分享大纲 电商案例的原因 电商网站需求 网站初级架…

导读：本文介绍百度基于Spark的异构分布式深度学习系统，把Spark与深度学习平台PADDLE结合起来解决PADDLE与业务逻辑间的数据通路问题，在此基础上使用GPU与FPGA异构计算提升每台机器的数据处理能力，使用YARN对异构资源做分配，支持Multi-Tenancy，让资源的使用更有效。 深层神经网络技术最近几年取得了巨大的突破，特别在语音和图像识别…

我2007年浙大研究生毕业后加入百度，先在百度知道做了一年的后端研发，2008年底开始负责日志统计的一个小团队，开发了一套基于Hadoop的日志统计平台，之后一直围绕数据这一方向，覆盖数据的采集、传输、建模存储、查询分析、数据可视化。今年4月份从百度离职创业，做一款针对互联网创业公司的数据分析产品Sensors Analytics，有兴趣的可以到sensor…

设计一套日志统计平台的需求来源主要是Nslog的RD和OP同学，整理了好几十条，并出了一个基本的方案。我当时觉得实现一个提升运维管理的系统不难，难的是怎么是好用的我很关心怎么提升需求处理的效率问题。这个时候其中一个人又被调到了一个基础库团队。也就是做这件事的就只剩我和校招新人了。而我们两个都还没做过需求处理，也不知道那几百个脚本里面都写的什么玩意儿。我说咱俩…

随着需求的增长，计算资源也随之增长，每个季度有20%-30%。经过一年半，机器数从160台增长到了5000台。记得2009年产品发布后第一次提机器预算时，为了保证新产品部的核心统计能在员工上班之前跑出来，提了100多台，那个时候一个像百度知道这样的业务线也只是申请添加十几台机器满足正常的业务增长，经理都在担心部门是否会批。后来，再提需求都是以千台计，我的经理…