Fri Mar 11

迁移学习

迁移学习(零)--迁移学习基础

迁移学习在很多场景获得越来越多的应用。例如在图像识别中，例如同一个实体在不同的光照条件写拍摄的照片，模型识别的性能会下降，从而需要我们从一个场景迁移到另一个场景的情况。例如在医疗领域，一些罕见病的天然样本就是短缺的，那么如果利用现有的数据学习到这些新的知识呢？这些都是迁移学习需要解决的问题。以下的场景也同样有迁移学习的身影出没。数据量小机器学习需要鲁棒性个性化定制问题用户隐私数据安全定义给定源域$

Tue Mar 8

经典算法计算机基础

经典算法之回溯

今天来介绍经典算法中的回溯算法，这类算法是一种弱枚举（这里大家千万不要认为枚举很low，很多问题能够枚举出来还是万幸的）的算法，一般如果代码实现十分简单，但是真的思考出来还是有些难度的，因为一般使用递归实现，所以代码十分简洁，但是执行过程会让你十分痛苦，你即使在项目中打上断点追踪，最后很快就追丢了。所以本节咱们来列举几个经典问题，然后详细介绍一下这类问题的解决办法。组合给定两个整数 n 和 k，返

Sat Feb 19

搜索推荐

自然语言处理之命名实体识别

本文将介绍命名实体识别的一些方法，在自然语言中使用十分广泛。条件随机场(CRF)首先我们就介绍CRF的方式进行命名实体识别，CRF与HMM模型十分相似，如果不了解HMM模型的可以看自然语言处理之分词看我之前的一个讲分词的文章。

Sat Feb 12

经典算法计算机基础

经典算法之动态规划

动态规划这东西呀，还是需要多多练习的。数字 n 代表生成括号的对数，请你设计一个函数，用于能够生成所有可能的并且有效的括号组合。当 n=3的时候，输出是这个样子的out=["((()))","(()())","(())()","()(())","()()(

Thu Feb 3

金融科技

量化交易(一)--选股模型

我们先来了解因子是什么呢？当我们选择一个股票的时候，能够帮助你决定的一个因素就是一个因子。这里举一个例子，真正影响一个股票的价格的因子是各种各样的，包括基本面，消息面以及政策因素甚至包括分析师预测和预期等等。那么对于国内的A股来说能够长期表现出色的因子有哪些呢？国模因子：小市值因子无论是A股还是港股，小市值因子一直存在，并且小市值因子逻辑十分简单易懂。市值越小，其操作涨幅说需要的资金越小，股票被操

Wed Feb 2

金融科技

量化交易(零)--量化交易基础

今天咱们就开始聊一个新的领域，在金融领域量化交易不在是一个新鲜名词，今天有时间我们就来看看量化交易股市这些比较敏感的词汇。回测这个其实很好理解，就是加入你有一个买入卖出的策略，那怎么感知到你的策略的有效性呢？在做私募的领域经常要给别人看你的曲线，所谓的曲线就是你的收益曲线，你能在高点套现在低点买入吗？这就是金融行业的灵魂拷问。而所谓的回测就是说你的策略既定的情况下。给你既定的时间，你的收益周期

Tue Jan 25

元学习

元学习(六)--孪生神经网络

今天我们来介绍一种比较特殊的网络，孪生神经网络。这也是实现元学习的一种常见的方式。我们先来抛出一个问题，目前市面上人脸识别的应用十分多，那么它们是怎么做到的呢？如果让你来做一个人脸识别的应用，你怎么来实现这个算法呢？第一时间你的的想法是不是老子搞它每个人N多的数据集，然后弄个M分类，这样每次就变成一个图片识别的任务，easy。想想其实也是可以的，但是似乎不太符合时间，哪里弄来这么多的人的样本呢？话

Fri Jan 21

持续学习

一般人工智能--终身学习

终身学习什么是终身学习呢？其实就是当一个模型学会了任务A，当学习任务B的时候不会忘记任务A，这个时候你可能会有个问题，我们重新训练一个模型可以吗？当然可以，只不过这样的模型没有

Fri Jan 21

元学习

元学习(五)--MAML算法

今天我们来介绍经典的元学习方法MAML算法，首先我们需要明确MAML算法是用来做什么的呢？其实它主要是解决我们模型参数初始化的问题的，一个好的初始化是可以让我们快速达到全局最优并且训练成本也会骤降的，那么我们来看看MAML算法是怎么做的把？算法讲解这个算法的伪代码十分简单，咱们就对着源代码看看它的训练过程和使用方法。下面就是这个算法的伪代码啦。这里重要的部分分别是4到7行和第8行，双重梯度的思路。

Tue Jan 18

元学习

元学习(四)--度量学习(亲和网络学习)

本文我们来介绍一个度量学习方式，取材于论文Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning。数据集合度量学习中，数据集不仅仅是我们监督学习的中的训练集合测试集的概念，那我们就来介绍他的数据集。训练集：和普通的训练集一致，这里存放大量级别带有标签的数据。支撑集合：支撑集合也是带有标签的数据，但是数量量比较小，并且支撑集合的类别与

迁移学习(零)--迁移学习基础

经典算法之回溯

推荐搜索之指标体系

推荐搜索之排序学习

自然语言处理之命名实体识别

经典算法之动态规划

量化交易(一)--选股模型

量化交易(零)--量化交易基础

元学习(六)--孪生神经网络

一般人工智能--终身学习

元学习(五)--MAML算法

元学习(四)--度量学习(亲和网络学习)

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