双11全天，Raincent利用小蜜蜂测量平台对中国目前10大最主要的电子商务平台的网站进行监测，总结出十大电子商务网站性能数据报告。...双11全天，Raincent利用小蜜蜂测量平台对中国目前10大最主要的电子商务平台的网站进行监测，总结出十大电子商务网站性能数据报告。...同样，对于双11期间，每延迟100ms，就有可能导致订单量和交易额的减少。 Raincent利用小蜜蜂测量平台在双11监测10大电商平台后的数据发现： ?...同时国美的双11活动从11月10日0点就已经开始，长达3天，延续到11月12日24点，所以瞬间拥挤的状况不明显。...目前网站已提供新闻动态、研究资料 、测量工具、数据报告、在线测量等各项信息及服务，并提供了一个互动、诚信、权威的交流平台供行业人士共同学习进步。
在几大综合性电商平台中，以倾斜国货品牌和农产品为主要特征的拼多多，以“好牌子 好实惠” 性感定义了本届双11。...平台不傻，背后有没猫腻就没人知道了；比如“先提价再降价”的玩法虽然被市场监管部门点名，但依然大量存在；再比如有的商家说前1000名下单的用户可以免单，吸引用户下单，最后到底是否真免单，到底是给机器用户免单还是真免单...发展到现在，双11确实已疲态明显，我所在的微信群今年除了平台投放广告的外，基本很少讨论双11。各类平台关于双11的吐槽更是随处可见，消费者被教育得越来越理性，也越来越难被忽悠。...虽然现在每家电商平台都在学习拼多多搞类似于“百亿补贴”的名目，但本质依然是优惠发券模式，或有上限、或限定品类/产品，或不可叠加，或没有现货。...而且跟京东、天猫双11主打全品类不同，拼多多双11补贴围绕“好牌子 好实惠”理念，重点补贴国货品牌以及农产品品牌，与百余家新国货及农产品品牌联手，主打“国产实惠品牌”和“农产品品牌”，与其他电商平台形成区隔竞争
# -*- coding:utf-8 -*- # date:2018-11-12 import os class FileTree(object): def __init__(self, words
上个月的账单还未还清 双十一又又又来势汹汹 虽已接近尾声，但也带来最后的狂欢 钻研了数日名目繁多的剁手套路 熬了数个通宵双眼通红的尾款人们 是否也在懊恼错过了心仪好物或零点秒杀福利 双十一，不能没有“AI...月30日 23:59:59 此外 邀请新用户购买主会场AI商品还有额外好礼相送 活动时间 2021年11月1日- 2021年11月30日 23:59:59 腾讯云官网主会场地址 https://...cloud.tencent.com/act/double11?...使机器做到“能听、会说” 并且加上大数据加持，做到“真正懂你！...365天*24小时工作模式的智能客服 是海量客服咨询量的得力支撑 给广泛的传统服务行业带来质的改变 NLP平台 大数据机器学习 让机器自我学习，越来越懂你 推荐自然更精准！
机器学习算法目录： 一、模型选择与评价： 1，误差：误差由偏差(bias)、方差(variance)和噪声(noise)组成； 2，多分类学习：一对一、一对其余、多对多（参考：西瓜书p63）；单标签二分类...3，交叉验证，网格搜索： 4，模型评价相关指标： 5，模型持久化（modelpersistence）： 6，验证曲线（validationcurves）： 二、机器学习部分： 1，线性回归： 最小二乘...10，概率图模型（参考邱老师的PPT） 11，降维学习：主成分分析（PCA），线性判别分析（LDA）、特征选择；特征降维可分为有监督（LDA）和无监督（LSA、NMF）；主题模型（LDA、LSA） 要点...12，集成学习（已整理为：机器学习5-8）：随机森林（Extra tree、Totally Random Trees Embedding、Isolation forest）、Adboost、GBDT、XGBoost...： 1，马尔科夫决策过程（MarkovDecision Processes）： 2，Q-Learning： 3，Sarsa： 五、迁移学习：多模态学习 六、按监督，非监督分类： 1），监督学习： 1.1
很多人在无聊的时候，就会选择去听小说语音播报等等，这些语音播报大多都是技术合成的，因为真人的语音播报费用非常高，而语音合成成本并不算高，下面就将为大家介绍真人语音合成平台。...真人语音合成平台哪家好 随着网络技术的不断发展，网络上出现了很多的真人语音合成平台。但有些真人语音合成平台并不正规，合成的语音并没有质量保证。云服务器就是一个好的真人语音合成平台，产品优势非常的多。...更重要的是，云服务器语音合成平台还能够进行个性化的定制。 真人语音合成应用场景有哪些 真人语音合成的应用场景非常广泛，主要可以用来进行机器人发声。...现在很多的场合都是能够看见机器人的，他们能够和人进行自由的交流，而交流的语言需要使用语音合成。真人语音合成还可以应用在有声读物制作，尤其是在有声小说中，可以提升用户的体验。...语音合成应用越来越多，真人语音合成平台哪家好？正规的语音合成平台会比较好，因为在收费上比较合理，而且制作出来的语音合成和真人没有什么区别，如果大家想要进行真人语音合成，云服务器就是一个非常不错的选择。
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容，在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上，基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。...在这样的背景下， InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目，这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。...H2O H2O是0xdata的旗舰产品，是一款核心数据 分析平台。它的一部分是由R语言编写的，另一部分是由Java和Python语言编写的。...Weka作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能够承担数据挖掘人物的机器学习算法，包括了对数据进 行预处理、分类、回归、聚类等等。...Vuples项目与之类似，使用F#语言编写，并且适用于.Net平台上。 ConvNetJS ConvNetJS是一款基于JavaScript的在线深度学习库，它提供了在线的深度学习训练方式。
为什么集成方法效果好？因为它有很多不同的模型表示，所以表达能力非常好，避免的欠拟合；而又是因为有很多模型混合，所以避免的某些模型的过拟合。 ?
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该项目包括几种内置体系结构，如多层感知器，多层长短期记忆网络，液态机器和能够训练真实网络的培训师 ?...PAIR-code / deeplearnjs - 硬件加速深度学习//机器学习//为网络提供NumPy库。 https://github.com/PAIR-code/deeplearnjs 7....有人认为这个项目是convnetjs的继任者，所以实现一个基于全栈式神经网络的机器学习框架和扩展的强化学习支持。...10. mljs 一组库提供由mljs组织开发的用于Javascript的机器学习工具，其中包括有监督学习和无监督学习，人工神经网络，回归算法以及用于统计学，数学等的支持库。下面是一个简短的【演练】。.../hackernoon.com/machine-learning-with-javascript-part-1-9b97f3ed4fe5 mljs --https://github.com/mljs 11
朴素贝叶斯可以分为贝努利贝叶斯(BernoulliNB)、高斯贝叶斯(GaussianNB)和多项式贝叶斯(MultinomailNB)。贝努利贝叶斯(Bern...
前言： 上一篇介绍了线性SVM还有一些尾巴没有处理，就是异常值的问题。 软间隔 线性可分SVM中要求数据必须是线性可分的,才可以找到分类的超平面,但是有的时候...
机器学习-1：MachineLN之三要素 2. 机器学习-2：MachineLN之模型评估 3. 机器学习-3：MachineLN之dl 4. 机器学习-4：DeepLN之CNN解析 5. ...机器学习-5：DeepLN之CNN权重更新（笔记） 6. 机器学习-6：DeepLN之CNN源码 7. 机器学习-7：MachineLN之激活函数 8. ...机器学习-8：DeepLN之BN 9. 机器学习-9：MachineLN之数据归一化 10. 机器学习-10：MachineLN之样本不均衡 11. ...机器学习-11：MachineLN之过拟合 12. 机器学习-12：MachineLN之优化算法 13. 机器学习-13：MachineLN之kNN 14. ...机器学习-14：MachineLN之kNN源码 15. 机器学习-15：MachineLN之感知机 16. 机器学习-16：MachineLN之感知机源码 17.
反映了分类器所能达到的最好性能，即通过机器学习所能产生的模型精度的理论上限。 若误判损失 ? 用0/1损失来表示，则条件风险为 ? ，于是，最小化分类错误率的贝叶斯最优分类器为 ?...与朴素贝叶斯分类器相似，AODE无需模型选择，既能通过预计计算节省预测时间，也能采取懒惰学习方式在预测时再进行计数，并且易于实现增量学习。...以下代码为朴素贝叶斯分类器代码： # 代码和数据集来源于机器学习实战，https://github.com/AnnDWang/MachineLearning/blob/master/thirdbook/...testEntry)) print(testEntry, 'classified as: ', classifyNB(thisDoc, p0V, p1V, pAb)) testingNB() 参考： 《机器学习...》 《统计学习方法》 《机器学习实战》
什么造就好的Feature 这里举了一个对两种狗狗做分类的问题介绍好的Feature应有的特性 简化问题 好的feature能有力地说明两个类别的不同 单个feature往往不完美，所以需要多个...如果不同的label中，这个feature的值分布越均匀，则这个feature的分类作用越弱 在同一种眼睛颜色中，不同狗的数量差不多，说明眼的颜色的分类作用弱，这样的feature会降低分类器的准确性 好的...应该是相互独立的，能够提供更多有效信息， 每个feature在分类器中都占一定的重要性，而如果feature间不独立，重要性的比重也会与原本的计划有偏差 feature应当预处理地尽可能与结果直接相关 有好的...feature还不够，还要有好的feature之间的好的组合 总结 好的feature应该是这样的： Informative Independent Simple 代码 Good-Feature：构造数据集与绘制柱状图
这不需要建立模型，也不需要什么高深的机器学习理论。 1 什么时候要用机器学习？ 那在什么情况下我们需要使用机器学习呢？ 当然是输入训练集中没有的数据啦！...机器学习是不是能帮我们搞定这种情况？ 没错儿！ 但是话说回来，如果这个输入和输出之间压根儿没什么联系的话，机器学习也爱莫能助。...记住，机器学习是用来学习数据中隐藏的数据模式的。 重复已有的答案算什么本事？机器学习能对没见过的新情况进行解决！ 程序猿可能会问，事儿都让你干了，那我的任务是啥？...机器学习不是鹦鹉学舌，死记硬背已有数据集是没用的。机器学习的魅力和强大之处在于，它能够从已有数据中概括和抽象出数据背后的规则，从而普适地应用于新的场景。...（好期待呀，因为我还没有编出来呢） 我知道肯定有不少人会使用传统的统计分析学方法来给出的答案，但是你开心就好~黑猫白猫，抓到老鼠的就是好猫~ 想要了解统计分析方法和机器学习的区别请戳这里：http://
本篇讲述了在机器学习应用时，如何进行下一步的优化。如训练样本的切分验证？基于交叉验证的参数与特征选择？在训练集与验证集上的学习曲率变化？...更多内容参考 机器学习&深度学习 如果已经创建好了一个机器学习的模型，当我们训练之后发现还存在很大的误差，下一步应该做什么呢？
，通过以下映射将n维样本映射到d维 相关阅读： 机器学习day9-决策树 机器学习day8-SVM训练误差为0的解存在问题 机器学习day7-逻辑回归，分类问题
我们找到最主要的，剔除不重要的 主流方法 1.投影 投影是指找到一个比当前维度低的维度面（或线），这个维度面或线离当前所有点的距离最小，然后将当前维度投射到小维度上 二维投射到一维 三维投射到二维 2.流形学习...我们来看看被称为瑞士卷数据集的三维图 经过两种降维数据的处理，我们得到下面两幅二维数据可视化图 我们可以看到，左边的数据 有很多重合的点，它使用的是投影技术，而右图就像将数据集一层层展开一样，这就是流形学习...plt.title('Kernel PCA of Swiss Roll Dataset') plt.show() 3.sigmoid内核 特点： Sigmoid核也是一种非线性核函数，它在数据上执行类似于双曲正切
神经网络可以用来学习复杂的非线性假设模型。
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