什么是 SVD？ 奇异值分解（singular value decomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，在生物信息学、信号处理、金融学、统计学等领域有重要应用，SVD 都是提取信息的强度工具。在机器学习领域，很多应用与奇…
矩阵分解简介 推荐领域的人一般都会听说过十年前 Netflix Prize 的比赛，随着 Netflix Prize 推荐比赛的成功举办，近年来隐语义模型（Latent Factor Model，LFM）受到越来越多的关注。隐语义模型最早在文本挖掘领域…
点击率(click-through rate, CTR)是点击特定链接的用户与查看页面，电子邮件或广告的总用户数量之比。它通常用于衡量某个网站的在线广告活动是否成功，以及电子邮件活动的有效性，是互联网公司进行流量分配的核心依…
神经网络简介 神经网络的结构模仿生物神经网络，生物神经网络中的每个神经元与其他神经元相连，当它"兴奋"时，向下一级相连的神经元发送化学物质，改变这些神经元的电位；如果某神经元的电位超过一个阈值，则被激活…
普通RNN存在的问题 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说，他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的…
循环神经网络 RNN 简介 传统的神经网络是层与层之间是全连接的，但是每层之间的神经元是没有连接的（其实是假设各个数据之间是独立的），这种结构不善于处理序列化的问题。比如要预测句子中的下一个单词是什么，这…
全连接神经网络 全连接神经网络是一种最基本的神经网络结构，英文为 Full Connection，所以一般简称 FC。FC 的准则很简单：神经网络中除输入层之外的每个节点都和上一层的所有节点有连接。 上图是一个双隐层的前…
在“卷积神经网络”中我们探究了如何使用二维卷积神经网络来处理二维图像数据。在之前的语言模型和文本分类任务中，我们将文本数据看作是只有一个维度的时间序列，并很自然地使用循环神经网络来表征这样的数据。其实…
异常的分类 时间序列的异常检测问题通常表示为相对于某些标准信号或常见信号的离群点。虽然有很多的异常类型，但是我们只关注业务角度中最重要的类型，比如意外的峰值、下降、趋势变化以及等级转换（level shifts）…
分层时间记忆算法(Hierarchical Temporal Memory)，全称HTM Cortical Learning Algorithms是由Numenta公司发表的新一代人工智能算法。HTM算法旨在模拟新大脑皮层的工作原理，将复杂的问题转化为模式匹配与预测。正…
