Netflix工程总监眼中的分类算法:深度学习优先级最低 摘要:不同分类算法的优势是什么?Netflix公司工程总监Xavier Amatriain根据奥卡姆剃刀原理依次推荐了逻辑回归.SVM.决策树集成和深度学习,并谈了他的不同认识.他并不推荐深度学习为通用的分类技术. [编者按]针对Quora上的一个老问题:不同分类算法的优势是什么?Netflix公司工程总监Xavier Amatriain近日给出新的解答,他根据奥卡姆剃刀原理依次推荐了逻辑回归.SVM.决策树集成和深度学习,并谈了他的不同…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25928551 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖叶子类目数量达上万个,商品量也是10亿量级,…

转自知乎上看到的一篇很棒的文章:用深度学习(CNN RNN Attention)解决大规模文本分类问题 - 综述和实践 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖…

上一篇文章提到了数据挖掘.机器学习.深度学习的区别:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159355.html 深度学习具体的内容可以看这里: 参考了这篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20582907?refer=wangchuan  <王川: 深度学习有多深, 学了究竟有几分? (一)> 笔记:神经网络的研究,因为人工智能的一位大牛Marvin Minsky的不看好,并且出书说明其局限性,而出现二十年的长期低潮.   在…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

原文链接:https://yq.aliyun.com/topic/111 本文是对原文内容中部分概念的摘取记录,可能有轻微改动,但不影响原文表达. 01 - 一入侯门"深"似海,深度学习深几许 什么是"学习"? "如果一个系统,能够通过执行某个过程,就此改进了它的性能,那么这个过程就是学习". 学习的核心目的,就是改善性能. 什么是机器学习? 定义1: 对于计算机系统而言,通过运用数据及某种特定的方法(比如统计的方法或推理的方法),来提升机器系统…

2016年被称为人工智能的元年,2017年是人能智能应用的元年:深度学习技术和应用取得飞速发展:深度学习在互联网教育场景也得到广泛应用.本文主要介绍机器学习及深度学习之定义及基本概念.相关网络结构等. 本文主要内容包括机器学习的定义及组成分类.深度学习的定义.深度学习和机器学习的区别.神经网络基本概念及基本结构.深度学习的相关核心概念(基本假设.数据集.表示.泛化.容量.优化.超参数.误差.欠拟合.过拟合.正则化).两种典型深度网络结构(CNN.RNN)基本介绍. 引言 人工智能究竟能够做什么?…

一.深度学习在小数据集的表现 深度学习在小数据集情况下获得好效果,可以从两个角度去解决: 1.降低偏差,图像平移等操作 2.降低方差,dropout.随机梯度下降 先来看看深度学习在小数据集上表现的具体观点,来源于<撕起来了!谁说数据少就不能用深度学习?这锅俺不背!> 原文:https://simplystatistics.org/2017/05/31/deeplearning-vs-leekasso/ 1.样本数量少于100个,最好不要使用深度学习 倘若你的样本数量少于100个,最好不要使用…

转载:http://dataunion.org/8463.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智…

转载:http://www.jianshu.com/p/b73b6953e849 该资源的github地址:Qix <Statistical foundations of machine learning> 介绍:<机器学习的统计基础>在线版,该手册希望在理论与实践之间找到平衡点,各主要内容都伴有实际例子及数据,书中的例子程序都是用R语言编写的. <A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep Networks>…