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时间序列简单来讲是指一系列在时间轴上有序的数据，而时序预测是根据过去时间点的数值来预测将来时间点上的数值。现实中，时间序列预测除了在电信运营商中的网络质量分析、面向数据中心运营的日志分析、面向高价值设备的预测性维护等多有应用之外，还可用作异常检测的第一步，以帮助在实际值偏离预测值过多时触发警报。 传

本文原作者：尹迪，经授权后发布。 1 决策树理论 1.1 什么是决策树 所谓决策树，顾名思义，是一种树，一种依托于策略抉择而建立起来的树。机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。 树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，从根节点到叶节

本文原作者：尹迪，经授权后发布。 1.Bagging Bagging采用自助采样法(bootstrap sampling)采样数据。给定包含m个样本的数据集，我们先随机取出一个样本放入采样集中，再把该样本放回初始数据集，使得下次采样时，样本仍可能被选中，这样，经过m次随机采样操作，我们得到包含m个样

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关于作者 颜锐荣，腾讯信息流平台产品部开发二组员工 导语I基于BERT搭建了看点日报热点召回系统，大大提升了看点日报热点内容量等核心指标，本文将会详解看点日报热点召回系统的总体框架及核心方法。 一、业务背景 看点日报旨在为用户提供新热、优质的文章，对热点事件及文章的及时捕捉有着非常强的需求，从海量文

原作者：尹迪，经授权后发布。 1.二元逻辑回归 回归是一种很容易理解的模型，就相当于y=f(x)，表明自变量x与因变量y的关系。最常见问题如医生治病时的望、闻、问、切，之后判定病人是否生病或生了什么病， 其中的望、闻、问、切就是获取的自变量x，即特征数据，判断是否生病就相当于获取因变量y，即预测分类

原作者：尹迪，经授权后发布。 1.Boosting Boosting是一类将弱学习器提升为强学习器的算法。这类算法的工作机制类似：先从初始训练集中训练出一个基学习器，再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前基学习器做错的训练样本在后续受到更多关注。 然后基于调整后的样本分布来训练下一个基

原作者：尹迪，经授权后发布。 1.介绍 线性支持向量机是一个用于大规模分类任务的标准方法。。它的损失函数是合页（hinge）损失，如下所示 默认情况下，线性支持向量机训练时使用L2正则化。线性支持向量机输出一个SVM模型。给定一个新的数据点x，模型通过w^Tx的值预测，当这个值大于0时，输出为正，否

当前，随着全球新一轮科技革命和产业变革加速，人工智能成为国家重要战略，但人才紧缺、学校课程设置与产业需求脱节等人才培养痛点日益突出。在此背景下，如何去完善人才培养体系，解决教材教学与产业脱节的问题，已经受到了业界的极大关注。 12月19日，腾讯教育2019年人工智能专业建设研讨会在深圳召开。来自全国

北京时间12月20日，Linux基金会旗下面向AI领域的顶级基金会——LF AI基金会（Linux Foundation Artificial Intelligence Foundation）正式宣布，腾讯开源项目Angel从LF AI基金会毕业，也是中国首个从LF AI基金会毕业的开源项目。这意味

关于作者 尚鸿，腾讯研发管理部\AI平台部\AI医疗中心 从最开始的每月一个版本，到后来的 2017年，再次兴起的人工智能还在寻找产业落地，而亟待信息化、智能化的医疗系统在寻找技术突破，于是，腾讯、医疗，看似不相关的两者，在2017年走到了一起。医疗AI，用科技赋能医疗，创造医疗资源，提升全社会的医

本文原作者：尹迪，经授权后发布。 前言 LDA是一种概率主题模型：隐式狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）。LDA是2003年提出的一种主题模型，它可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出。 通过分析一些文档，我们可以抽取出它们的主题（分布），根

开源，开源，开源。 这就是腾讯2019年技术领域最直观的变化。 最新代表事件，来自于腾讯首个开源的AI项目Angel，完成3.0版本进化后，得到全球技术专家认可，从开源基金会LF AI毕业，成为业内顶级AI开源项目。 这是中国首个得此认可的项目，消息传来自是引发好评热议。不过，这只是腾讯过去这一年开

作者：zixunsun@tencent.com Jeff Dean 谈 2020 年机器学习趋势：多任务和多模式学习将成为突破口 2019 年下半年，CDG 广告、 CSIG 音视频，IEG 内容推荐、PCG 信息流、TEG 数平广告推荐和 AI 平台部团队、WXG 看一看团队内容技术专家沟通，大家