机器学习基础实践教学开发 | 开发者社区精选文章合集（十九）

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你相亲成功的几率有多高？机器学习硬核预测

深度学习是当下最热门的人工智能技术，然而对于算法工程师来说，要搭建一套学习和工作的开发环境却较为困难。阿里云机器学习平台PAI推出了一款云端机器学习开发IDE：PAI-DSW，并免费开放给个人开发者。本文将分享阿里云在机器学习工程上的发展、沉淀和创新，并通过案例《大数据算命系列之用机器学习评估你的相亲战斗力》，手把手教同学们从入门到快速进阶。>>戳我前往了解全文

零基础入门机器学习：如何识别一只猫？

如何让机器识别一只猫？本文从人认识猫的基本方法入手，讲解如何训练机器获得模型的主要步骤，并进行简单的实践，分享了机器学习的一个基本原理——梯度下降实现线性回归。>>点击阅读全文

如何落地一个算法？

在解决实际问题的时候，很多人认为只要有机器学习算法就可以了，实际上要把一个算法落地还需要解决很多工程上的难题。本文将和大家分享如何从零开始搭建一个GPU加速的分布式机器学习系统，介绍在搭建过程中遇到的问题和解决方法。>>点击了解全文

主动学习方法实践：让模型变“主动”

在机器学习的监督学习中，我们的目标是让模型不断学习带有标签的历史数据，从而提高模型在该领域的泛化能力。一般情况下，在上述的过程中，模型所学习的历史数据都是事先准备好的（数据采集，预处理，打标），有多少数据，模型就学习多少数据。换言之，模型在被动地学习我们事先提供的数据。本文分享一种主动学习方法，让模型参与“学习样本”的选择，根据不同策略，对样本池中的所有样本进行区分，提升模型性能。>>点击阅读全文

每日精选电子书

《阿里云机器学习PAI-DSW入门指南》

《阿里云机器学习PAI-DSW入门指南》PAI-DSW云端IDE大揭秘，从新手攻略到实践场景，手把手教你快速从入门到进阶，实战参与评估你的相亲战斗力、CNN手写识别模型、热狗识别模型、验证语音降噪等四大场景。

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《个性化推荐系统开发指南》

亚马逊的CEO Jeff Bezos曾经说过，他的梦想是“如果我有100万个用户，我就要为他们做100万个亚马逊网站”。而智能推荐系统的出现，就是为了实现这个梦想，智能推荐系统解决的是一个信息比对的问题，怎么样基于用户的信息和商品的信息去做一个更好的匹配，为每一个用户实现个性化的推荐结果，这是推荐系统要解决的问题。从“千人一面”到“千人千面”，这个世界因智能推荐系统变得更人性化、更丰富、更美好。《个性化推荐系统开发指南》这本电子书基于PAI构建企业级推荐系统，从推荐算法开始，到系统工程问题讲解，教你构建一个完整的推荐系统。

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