摘要：
http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9356783.html 本篇讲述了在机器学习应用时，如何进行下一步的优化。如训练样本的切分验证？基于交叉验证的参数与特征选择？在训练集与验证集上的学习曲率变化？在高偏差或者高方差时如何进行下一步的优化，增加训练样本是否有效？ 阅读全文
摘要：
http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9362339.html 本章主要围绕机器学习的推荐实践过程以及评测指标，一方面告诉我们如何优化我们的模型；另一方面告诉我们对于分类的算法，使用精确率和召回率或者F1值来衡量效果更佳。最后还强调了下，在大部分的机器学习中，训练样 阅读全文
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http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9368432.html 本章讲述的是第一个无监督的机器学习算法，在无监督的算法中，样本数据只有特征向量，并没有标注的y值。比如聚类算法，它可以用在市场分类、社交网络分析、天体数据分析等等。 更多内容参考 机器学习&深度学习 在 阅读全文
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http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9374258.html 本章讲述的是一个复杂的机器学习系统，通过它可以看到机器学习的系统是如何组装起来的；另外也说明了一个复杂的流水线系统如何定位瓶颈与分配资源。 更多内容参考 机器学习&深度学习 OCR的问题就是根据图片识别 阅读全文
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http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9403911.html 本章讲述了推荐系统相关的知识，比如基于内容的推荐算法、基于协同过滤的推荐算法以及实践中遇到的问题。 更多内容参考 机器学习&深度学习 推荐系统是机器学习在工业界应用最广泛的方向，很多电子商务类、咨询类的 阅读全文
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https://www.cnblogs.com/xing901022/p/9419806.html 从逻辑回归来看，看损失值与Z的值的关系： 代入原来的是指，可以化简公式： 总结来说：如果y=1，我们希望z的值大于等于1，如果y=0，我们希望z的值小于-1，这样损失函数的值都会为0. 线性可分的决策 阅读全文
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http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9392518.html 降维的作用：数据压缩与可视化 降维的第一个作用就是进行数据的压缩，解决磁盘和计算的问题。比如把二维数据降维到一维： 或者数据从三维降维到2维。 降维的另一个作用就是进行可视化，比如我们的数据有很多维度， 阅读全文
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SAP MM 无价值物料管理的一种实现思路 笔者所在的项目，客户工厂处于先期试生产阶段，尚未开始大规模的商业化生产，但是这并不影响客户集团总部的SAP项目实施。笔者于7月初加入该工厂的第2期SAP项目，担任SAP MM顾问。 客户工厂有数百个生产性的物料，包括一些原辅料，包材。之前由于财务部门的预算 阅读全文
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SAP MM Return Purchase Order之使用 众所周知，SAP MM模块有退货采购订单以支持采购退货场景的。 遇到来料检验发现质量不合格，或者生产部门在使用采购的原料进行生产前发现原料有问题，不可使用等场景，企业就会启动采购退货的相关流程了。采购部门得到质量部门或者生产部门的通知后 阅读全文