演算法

【給工程師的頂級乾貨】如何為一個回歸問題找出最好的機器學習演算法?

  • Date: 7/24/2019
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【我們為什麼挑選這篇文章】「沒有一種機器學習模型可以解決所有問題」,這句話說得很實在,但機器學習的需求每次都有所不同,如何去找到合適的算法?這個標準很難拿捏,這篇文章很好的協助大家釐清這個問題。(責任[...]

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不知不覺落入圈套!如何大量避免 Youtube 演算法?

  • Date: 5/2/2019
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觀看 Youtube 時,也許你正不知不覺落入落入演算法的圈套之中。不少人一定發現過,為什麼只要觀看一部影片就會在推薦影片中看到這麼多類似的影片?舉例來說,當你點擊一個關於《傳說對決》的技術指導影片,接著就會有無數個關於《傳說對決》的影片出現在推薦影片的區域。 演算法演算法畢竟也只是一套公式,沒辦法…

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售價金額核演算法

  • Date: 6/21/2019
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售價金額核演算法又稱“售價記賬、實物負責制”,是指平時商品的購入、加工收回、銷售均按售價記賬,售價與進價的差額通過"商品進銷差價"科目核算。期末計算進銷差價率和本期已銷商品應分攤的進銷差價,並據以調整本期銷售成本的一種方法。售價金額核演算法的主要內容有:

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達爾文自己沒發現,卻早已應用了電腦的遺傳演算法!

  • Date: 5/20/2019
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作者:佩德羅.多明戈斯(Pedro Domingos) 達爾文在《物種起源》一書中,開宗明義就是探討這個議題,希望能做為一個踏腳石,以探究更加困難的物競天擇概念。現今我們視為理所當然的所有居家栽培的植物和動物,都是選擇與交配的結果,一代又一代,以至於能夠成為最符合我們期望目標的生物,例如:擁有最大玉…

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啟髮式演算法

  • Date: 6/13/2019
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啟髮式演算法(heuristic algorithm)啟髮式演算法是相對於最優化演算法提出的。一個問題的最優演算法求得該問題每個實例的最優解。啟髮式演算法可以這樣定義:一個基於直觀或經驗構造的演算法,在可接受的花費(指計算時間和空間)下給出待解決組合優化問題每一個實例的一個可行解,該可行解與最優解的偏離程度一般不能被預計。

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Google 與 CWI Amsterdam 攻陷 SHA-1 演算法

  • Date: 6/12/2019
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Google 與 CWI Amsterdam 聯手攻陷 SHA-1 演算法,可以產生出不同內容,相同的 SHA-1 的值。(碰撞攻擊 Collision) Google 與 CWI Amsterdam 攻陷 SHA-1 演算法 Google Security Blog 的新聞:Announcing the first SHA1 collision Paper 可見 PDF :The first c…

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用電腦演算法來判斷性格更可靠?

  • Date: 6/12/2019
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據國外媒體報導,電腦不僅僅能夠運算很難的數學問題,展示各式各樣的影片。它們也越來越能夠判斷人們的性格。新一代的公司在利用數學模型來判斷人們是否會償還貸款或者是否會留職。加州帕洛阿爾托公司Upstart在過去15個月裡給信用評分幾乎無法計的人提供了1.35億美元的貸款。那些人通常都是剛畢業的大學生,沒有房屋貸款、汽車貸款和信用卡結算記錄。那些都是常見的用來評估個人信用好壞的標準,但那一部分人進入職場…

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使用 HPack 與 CJSON 演算法來壓縮 JSON

  • Date: 6/9/2019
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JSON 的壓縮演算法, 目前有 CJSON 和 HPack 兩種, 都是透過結構的改變, 來將容量壓小, 所以 Client 端寫法還是得要改寫. (不同於 gzip 等壓縮演算法) HPack 與 CJSON 的 Source code CJSON: 下載 (備份) HPack: WebReflection/json.

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Facebook 新演算法要減少殺人標題的出現

  • Date: 6/9/2019
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內容農場常常使用的標題殺人法,可以誘導很多點擊,Facebook 新的演算法將要排除這種文章。 Facebook 新演算法要減少殺人標題的出現 Facebook 官方新聞:News Feed FYI: Further Reducing Clickbait in Feed if the headline withholds information required to...

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在電腦時代,學會當「人」更重要——《打開演算法黑箱》書評

  • Date: 6/8/2019
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文/張智皓「在演算法的年代,人類從未如此刻這般的重要。」——弗萊(Hannah Fry)圖靈(Alan Turing)在 1936 年提出圖靈機(Turing Machine)的基本構想,人類文明揭開了電腦時代的序幕,並在很短時間內為人類生活帶來了劇烈的變化。上一次有這樣的景況,大概是 17 世紀末…

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