关于人肉工程，包括业务知识 领域知识，经验等，在实际的机器学习问题中的应用，是一个屡见不鲜的话题，典型的有苦逼的数据清洗 人肉特征工程等。大家都想把尽可能多的过程由机器自动完成，但是目前的状态是，大部分机器学习问题中，最困难也最重要的部分，还是依靠人的经验来生成特征。那么人的经验为什么重要，能否用机器完成这个过程，本文试作一简单分析。 机器和人看待数据的区别 首先要看一下，从机器的角度看，机器学习 ...
2015-07-29 10:04 3 1607 推荐指数：
马丁·辛克维奇 本文档旨在帮助已掌握机器学习基础知识的人员从 Google 机器学习的最佳实践中受益。它介绍了一种机器学习样式，类似于 Google C++ 样式指南和其他常用的实用编程指南。如果您学习过机器学习方面的课程，或者拥有机器学习模型的构建或开发经验，则具备阅读本文档所必需的背景知识 ...
简单的模型上也能取得不错的效果。特征工程在机器学习中占有非常重要的作用，一般认为括特征构建、特征提取、 ...
机器学习是从数据中自动分析获取规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测。 数据集的构成：特征值+目标值（根据目的收集特征数据，根据特征去判断、预测）。（注意：机器学习不需要去除重复样本数据） 常用的数据集网址： Kaggle网址：https://www.kaggle.com ...
RESCALING attribute data to values to scale the range in [0, 1] or [−1, 1] is useful for the opti ...
MIT一牛人对数学在机器学习中的作用给的评述 转载自 http://my.oschina.net/feedao/blog/52252，不过这个链接也是转载的，出处已经无从考证了。 感觉数学似乎总是不够的。这些日子为了解决research中 ...
桔妹导读：定位是所有LBS服务的基础服务。在滴滴的业务场景下，定位主要是指各类终端设备的位置，包括手机、单车、行车记录仪、车机端等。作为底层服务，在滴滴日均提供700亿次定位服务，支撑着平台的各类业务。 今天给大家分享的是机器学习在滴滴网络定位中的实践工作，会重点介绍三阶段的演进：无 ...
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 ...
知道某个算法，和运用一个算法是两码事儿。 当你训练出数据后，发觉模型有太大误差，怎么办？ 1）获取更多的数据。也许有用吧。 2）减少特征维度。你可以自己手动选择，也可以利用诸如PCA等数学 ...
