分享:2017年网上一篇经济博文,对当前经济的预判较准,可以解读2018年经济及政策

分享:2017年网上一篇经济博文,对当前经济的预判较准,可以解读2018年经济及政策
原文应该是在2017年8~10月之间撰写的,没有找到原始作者,但是对中国经济走向剖析得比较透彻,与2018年经济走势及政策基本相符,对于目前经济环境及房地产市场有一定的参考意义 一、2017年总体经济指导思想“稳中求进” 2017年总体的经济指导思想叫稳中求进。稳中求进的提法就是告诉大家,今年会把困难看得更重一点。因为“稳”放在前边,稳中求进,先是稳,然后才是进,所以把困难看得更多一点。 原因来自于我们自...

用数据说话,六个维度解释”房租暴涨”,附Python代码

用数据说话,六个维度解释”房租暴涨”,附Python代码
任志强说过..房价上涨是因为供给不足,供给不足根本在土地制度,城市土地就是稀缺资源 现在房租上涨,除了房屋本身供给问题外,长租供应方囤房加剧了这种上涨趋势,都想做这个行业老大,高出市场价格去收房,能不涨吗? 昨天还幻想海边别墅的年轻人,今天可能开始对房租绝望了。 8月初,有网友在“水木论坛”发帖控诉长租公寓加价抢房引起关注。据说,一名业主打算出租自己位于天通苑的三居室,预期租金7500元/月,...

什么是深度学习?(附学习资源)

什么是深度学习?(附学习资源)
前言 深度学习(deep learning)的概念最早可以追溯到1940-1960年间的控制论(cybernetics),之后在1980-1990年间发展为连接主义(connectionism),第三次发展浪潮便是2006年由人工神经网络(Artificial neural network)扩展开来并发展成为今天十分火热的深度学习(Figure 2)。实际上,深度学习的兴起和发展是非常自然的,人们在应用经典的机器学习方法时,需要对具体的问题或者数据相当地了解并从中...

什么是迁移学习?(附学习工具包)

什么是迁移学习?(附学习工具包)
1. 前言 迁移学习(Transfer Learning,TL)对于人类来说,就是掌握举一反三的学习能力。比如我们学会骑自行车后,学骑摩托车就很简单了;在学会打羽毛球之后,再学打网球也就没那么难了。对于计算机而言,所谓迁移学习,就是能让现有的模型算法稍加调整即可应用于一个新的领域和功能的一项技术。 不久前,香港科技大学的杨强教授在机器之心GMIS大会中回顾AlphaGo和柯洁的围棋大战时曾说,AlphaGo 看上去像...

什么是大数据处理框架?

什么是大数据处理框架?
说起大数据处理,一切都起源于Google公司的经典论文:《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时(2000年左右),由于网页数量急剧增加,Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据:爬虫爬到的网页、网页请求日志;计算各种类型的派生数据:倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解,但由于输入数据量很大,单机难以处理。所以需要利用分...

如何让机器学习?5分钟弄懂四种AI学习方法(附学习资源)

如何让机器学习?5分钟弄懂四种AI学习方法(附学习资源)
想学点人工智能,却被一大堆名词吓坏? 想看点直白的说人话的简单介绍,却被各种绕来绕去的语言弄昏头? 没关系,本文就试图以最简单的语言,给你普及一下我们通常所说的人工智能的四种方法,并通过有趣的例子,帮你建立一些直观的感受,而且很容易读懂,是一篇机器学习入门的不可多得的好文章。 同时,本文还包括相关的很多文章和论文,是个很不错的资源包。请在后台回复关键词“清华大数据”,获得本文涉...

机器学习算法优缺点比较与分析

机器学习算法优缺点比较与分析
本文的目的,是务实、简洁地盘点一番当前机器学习算法。尽管人们已做过不少盘点,但始终未能给出每一种算法的真正优缺点。在这里,我们依据实际使用中的经验,将对此详加讨论。 归类机器学习算法,一向都非常棘手,常见的分类标准是这样的:生成/判别、参数/非参数、监督/非监督,等等。 举例来说,Scikit-Learn 对算法的分类是根据它们的学习机制,由此所产生的类别如下: 广义线性模型 支持向量机 最近邻...

机器学习初学者如何选择合适学习算法(附算法速查表)

机器学习初学者如何选择合适学习算法(附算法速查表)
本文主要的目标读者是机器学习爱好者或数据科学的初学者,以及对学习和应用机器学习算法解决实际问题抱有浓厚兴趣的读者。面对大量的机器学习算法,初学者通常会问自己一个典型的问题:「我该使用哪一种算法?」有很多因素会影响这一问题的答案,比如: 数据的大小、质量及性质 可用计算时间 任务的急迫性 数据的使用用途 在没有测试过不同算法之前,即使是经验丰富的数据科学家和机器学习算法开发者也都...

研究了数千个在线课程,整理了一份数据科学入门课清单

研究了数千个在线课程,整理了一份数据科学入门课清单
转载文章 如果你不确定数据科学课程入门涵盖什么,这篇文章将向你介绍。 为了制作这份指南,我花了10多个小时设法识别了截至于2017年1月所有的数据科学的线上入门课程,从它们的大纲和评价中提取关键信息,并为它们编制评级。除了开源的Class Central 社区和它数以千计的课程评分及评论的数据库,我没有借助其他任何帮助。 Class Central的主页 自2011年以来,Class Central的创始人Dhawal Shah无疑比世...

什么是NoSQL非关系型数据库?该怎么理解?应用案例有哪些?

什么是NoSQL非关系型数据库?该怎么理解?应用案例有哪些?
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即"不仅仅是SQL"。 现代计算系统每天在网络上都会产生庞大的数据量。这些数据有很大一部分是由关系型数据库管理系统(RDBMSs)来处理,其严谨成熟的数学理论基础使得数据建模和应用程序编程更加简单。 但随着信息化的浪潮和互联网的兴起,传统的RDBMS在一些业务上开始出现问题。首先,对数据库存储的容量要求越来越高,单机无法满足需求,很多时候需要用集群来解决问题,...

Kaggle CTO写的一份详细的机器学习入门指南

Kaggle CTO写的一份详细的机器学习入门指南
作为全球最大数据科学和机器学习竞赛平台Kaggle的联合创始人&CTO,他在Quora上参加了一场AMA,还参加了一场机器学习会议。AMA是ask me anything的首字母缩写,美国reddit、Quora等社区经常邀请名人参加这种在线问答活动,比如说盖茨就每年都会在reddit上搞AMA。 AMA中得票最高的答案是“研究机器学习和人工智能最好的资源是什么?”Hamner在答案中把机器学习的入门过程分成8步,写了一份详细的指南。要点编译...

如何从零开始掌握Python和机器学习

如何从零开始掌握Python和机器学习
「开始」往往是最难的,尤其是当选择太多的时候,一个人往往很难下定决定做出选择。本教程的目的是帮助几乎没有 Python 机器学习背景的新手成长为知识渊博的实践者,而且这个过程中仅需要使用免费的材料和资源即可。这个大纲的主要目标是带你了解那些数量繁多的可用资源。毫无疑问,资源确实有很多,但哪些才是最好的呢?哪些是互补的呢?以怎样的顺序学习这些资源才是最合适的呢? 首先,我假设你并不是以...

怎么使用Python快速构建深度学习应用?

怎么使用Python快速构建深度学习应用?
深度学习是近来数据科学中研究和讨论最多的话题。得益于深度学习的发展,数据科学在近期得到了重大突破,深度学习也因此得到了很多关注。据预测,在不久的将来,更多的深度学习应用程序会影响人们的生活。实际上,我认为这种影响已经开始了。 如果你站在圈外的角度,深度学习可能看起来让人望而生畏。 像TensorFlow,Keras,基于GPU的计算等专业术语可能会吓到你。 但是,悄悄告诉你 – 深度学习并不难! 紧...
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