用戶畫像是真實(shí)用戶的虛擬代表，產(chǎn)品經(jīng)理建立用戶畫像通常建立在數(shù)據(jù)之上。用戶畫像包括但不限于用戶的屬性和使用產(chǎn)品的習(xí)慣。 在工作中，用戶畫像能...
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用戶畫像簡述
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【No1】人工智能的技術(shù)支撐與應(yīng)用場景前言：自己一股腦在學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，Python等知識(shí)點(diǎn)時(shí)，有種身在迷宮的感覺，出于以始為終的思維，開始從行業(yè)，應(yīng)用場景來了解AI，機(jī)器學(xué)習(xí)等。本文...
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【No2】決策樹與分類概述
1，決策樹模型概述 決策樹可以同時(shí)用于分類和回歸兩種業(yè)務(wù)處理。在分類問題上，表示基于特征對(duì)實(shí)例進(jìn)行分類的過程。相比于樸素貝葉斯分類，決策樹的優(yōu)勢(shì)...
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【No3】極大似然估計(jì)（MLE）
概念： 已知某個(gè)隨機(jī)樣本滿足某種概率分布，但是其中具體的參數(shù)不清楚，參數(shù)估計(jì)就是通過若干次試驗(yàn)，觀察結(jié)果，利用結(jié)果推出參數(shù)的大概值。 最大似然估...
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【No4】先驗(yàn)與后驗(yàn)概率，貝葉斯定理
概念介紹： 先驗(yàn)概率：根據(jù)以往的經(jīng)驗(yàn)和分析得到的概率，如全概率公式，他往往作為“由因求果”，問題中的“因”的“因”出現(xiàn)。 后驗(yàn)概率：依據(jù)得到“結(jié)...
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【No5】信息與熵本篇內(nèi)容主要講清信息與熵的概念，為EM算法打下基礎(chǔ)。 信息：i(x)=-log(p(x))如果說概率p是對(duì)確定性的度量，那么信息就是對(duì)不確定性的...
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Face++產(chǎn)品分析1，產(chǎn)品和本文介紹 Face++是曠視推出面向開發(fā)者，以API或SDK形式，將計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)開放給開發(fā)者。 2，F(xiàn)ace++組織結(jié)構(gòu) face+...
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