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Posted by john on April 9, 2018

Tensorflow中文版

手册

中文手册 本章节包含如何在Tensorflow中做特别任务的手册说明。如果你是Tensorflow的新手， 我建议你们先阅读”开始“的章节。 图像 下面手册覆盖了图像识别的不同方面: MNIST，介绍了卷积神经网络，以及如何在Tensorflow中建立CNN。 图像识别，介绍了图像识别的领域以及用一个预训练的模型去识别图像。 对于新的类别，如何重新训练Inception的最后...

Posted by john on April 9, 2018

天池比赛

社保反欺诈思路分享

简介   本文主要分享参加精准社保天池大赛的经验。“精准社保”的赛题为“基本医疗保险医疗服务智能监控”，由参赛队完成数据算法模型的开发设计，实现对各类医疗保险基金欺诈违规行为的准确识别，以进一步丰富现行医保智能监控的医保规则和医学规则，提高医保智能监控的针对性和有效性。违规行为举例如下： 为了获得不当利益，部分人员从各种途径收集医疗保险参保人员的社保卡，通过社保卡到医院进行虚假诊疗，套...

Posted by john on April 4, 2018

社交网络分析

导读

简介   社交网络是由许多节点构成的一种社会结构。在线社交网络分析，该门科学的发展是随着在线社交服务的出现而诞生的。在线社交服务的种类大致可分为四种:即时消息类应用(QQ，微信)，在线社交类应用，微博类应用，共享空间类应用。

Posted by john on April 1, 2018

循环神经网络

LSTM

循环神经网络   人类不会每一秒都开始思考。当你阅读这篇文章的时候，你理解每一个单词基于你对之前单词的理解。你不会扔掉之前的一切并从头开始思考。你的思考具有持续性。   传统的神经网络不能做到这点，这看起来是一个主要缺点。举个例子，想象一下你想对电影中的正在发生的事件进行分类。对于传统的神经网络来说，如何利用电影中之前事件的推理去通知下一个是不清楚的。   循环神经网络解决了这个问题。在...

Posted by john on March 18, 2018

时间序列分析

RNN模型

RNN模型   RNN模型的全称是Recurrent Neural Network。其背后的思想就是利用时序信息。对于传统的神经网络模型，我们假设所有的输出都是独立的。但是对许多任务来说这不是一个好的主意。比如你想预测一句话中的下一个词你最好知道之前的一些词。

Posted by john on March 18, 2018

时间序列分析

DLM模型

DLM模型   上一章我们介绍了ARIMA模型，这章我们来介绍DLM模型。在介绍DLM模型之前，首先谈一下状态空间模型(State space models)。状态空间模型将时间序列视为一个动态系统被随机扰动干扰的输出。它们将一个时间序列视为一些成分的组合，比如趋势，周期或者回归。   状态空间模型是在马尔科夫链(Markov chain)这样的相对简单独立结构的基础上，去为观察者定义更加...

Posted by john on March 14, 2018

时间序列分析

ARIMA模型

简介   时间序列是按照时间次序排列的随机变量序列。任何时间序列经过合理的函数变换都可以被认为是由三个部分叠加而成。这三个部分分别是趋势项部分，周期项部分和随机噪声项部分。时间序列分析的首要任务就是把这三个部分分解出来。   时间序列在适当的去掉趋势项和周期项之后，剩下的随机部分通常会有某种平稳性。因此我们首先重点介绍一个平稳时间序列。 平稳序列   时间序列的趋势项和周期项可以用非随机...

Posted by john on March 12, 2018

计算机基础

字符编码

ASCII   在计算机内部，所有信息最终表示成一个二进制的编码。每个二进制位(bit)有0和1两种状态，一个字节(byte)有8个二进制位，可以组合成256种状态，从00000000到11111111。   上个世纪60年代，美国制定了一套字符编码，对英语字符和二进制位之间的关系做了统一规定，称为ASCII码。ASCII码一共规定了128个字符的编码，只占用了一个字节的后面7位，最前面的...

Posted by john on March 11, 2018

机器学习

K近邻算法

算法原理 算法优缺点 算法实现

Posted by john on March 11, 2018

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