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本开发团队至2012年4月成立后,获得业内数家公司投资,是一家面向医疗、电商、金融、泛娱乐行业提供推广产品定制的技术公司。核心团队来自全国各地,在互联网媒体、搜索引擎推广方面有良好的技术基础,为多家向医疗、娱乐等大公司提供过数十款产品定制,在开发、以及搜索引擎收录方面拥有大量的实验数据报告,综合各种实践,实现企业、团队轻量级入门推广工作。
这款产品在数十个媒体目录做过实践测试,搜索引擎反作弊算法、转化预测算法上有实践的数据报告做基础壁垒, 每日可工作生成数百万,负压数百万的爬虫抓去抗衡压力。
程序设计从两个角度出发:一个是针对搜索引起对媒体目录的抓取热度;一个是针对生成的页面的文质高收录率进行设计。实现团队轻而易举进行媒体目录推广。无需再为收录、排名而忧愁。
最终的效果原理为:无需养站,无需收SHELL,只需租赁一个二级目录,反向解析到您的服务器,依靠主站排名权重,无限生成繁殖页面,合理管理,展现生成数十万关键词,长期有效页面展现。
二级目录/泛目录霸屏快排站群,|医疗|BC|金融|百万收录案例|大型推广团队必备。
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这年头不学点AI知识,可能都不好意思说自己是新时代的接班人了。
人工智能风头正盛,无论你是支持还是怀疑,AI对这个时代的影响都已逐渐渗透到各行各业当中,哪怕身处非互联网行业,也能感受到AI的滚滚浪潮。
学习已成刚需,不过对于初学者而言,要正正经经上手机器学习,如何入门就有点让人头大了。
好在计算机领域向来有和谐互助之风,德国程序猿Michiel Mulders近日就精心炮制了一份机器学习入门新手指南。一起来看看AI大法该当如何修炼吧。
入门指南
欲练此功,首先要知道,纸上谈兵是本门大忌。
吴恩达就曾经说到,想要入门机器学习,应该进行一些项目实践。
所以入门第一步,从选择一个数据集开始:
找到一个大小合宜,并且相对容易分析的数据集。UCL ML Repository和Kaggle盛产此物。 对数据集进行试验。挑几个顶级的机器学习算法跑一跑这些数据,看看数据的表现,了解一下每种算法的性能。 挑选表现最佳的算法,调教它。
这就完事了?no,no,no,本份指南还贴心奉上五佳项目,任君挑选。
↓↓↓↓↓↓
TOP 5
项目:监督式机器学习
数据集:鸢尾花数据集
鸢尾花数据集堪称机器学习领域的“Hello World”。对数据一无所知?那么选择它就对了。
这个数据集的好处是足够小,仅仅只有150行,并且它只有四个属性:花瓣长度,花瓣宽度,萼片长度和萼片宽度。
通过判别四个已知属性,四种不同类型的鸢尾花在数据集中被标记出来,所以你可以拿它来学学监督式机器学习。
这里建议使用多元分类训练方法。
另外,记得给自己设立一个小目标:根据花瓣和萼片的大小对三种花进行分类。
相关链接:
UCI机器学习仓库(UCI ML Repository):
Kaggle数据集:
项目:交易预测
平台:GNY
很多流行的机器学习服务价格高昂,对于新手十分不友好。不如选择GNY团队的机器学习平台,这个平台挺好挺强大,最重要的是提供免费的下载安装。
GNY团队还发布了一个通过神经网络预测零售交易的demo,正式版本将在今夏登陆,还将提供定制服务。
对于机器学习新人小白来说,这个demo不失为一个有趣的入门项目。你可以到MLWave上找一个数据集,根据消费历史来预测哪些人会成为回头客。
相关链接:
GNY机器学习平台:
MLWave回头客数据集:
项目:情绪分析
数据集:twitter
情绪分析是机器学习里非常有趣的一种应用,检索数据也很容易获得,Reddit、Facebook和Linkedln都提供了易于使用的API。不过首选还是Twitter的数据,Twitter平台上的数据格式一致,预处理也要容易得多。
首先!pip install Python -twitter,然后就开动吧,不过过度使用可是会被列入黑名单的哟。
再列几个具体的方向以供参考:
分析对新发布电影的情绪,并将其与IMDB和其他评级网站上的评论进行比较。 分析围绕特定选举或任何其他政治话题的情绪。 根据推文的情绪预测前50种加密货币未来的价格。
相关链接:
Twitter数据集:
项目:推荐系统
数据集:Movielens
想必没有人会对推荐系统感到陌生。
推荐系统是机器学习技术在商业中最成功和最广泛的应用之一,几乎渗入到了日常生活的每一个角落。网易云音乐的个性推荐,神奇的抖音算法都属于这一范畴。
关于推荐系统,可以使用两种算法:
基于内容推荐算法:寻找内容的相似性。 协作过滤算法:寻找交互中的相似性。即对一大群人进行分析,确认品位相近的人。
Movielens是最受欢迎的电影评级数据集之一,对初学者来说是试验推荐算法的理想数据集。
于是你可以再立一个小目标了:根据用户评分来预测他们会喜欢哪部电影。
项目:股票价格预测
数据集:Quandl
对于股民来说,如果能预测股票价格,那岂不是亦可赛艇?
但不管你是不是股民,都可以试试用机器学习来实现股票价格预测。
我们先来列列关键字:
波动率指数 历史价格 全球宏观经济指标 基本面分析 指标技术分析
股票市场具有更短的反馈周期,也就是预测的结果可以更快被验证,十分适合新手学习。
选择一个简单的机器学习示例,到Quandl.com上下载股票市场数据集,就可以动手预测未来6个月的股票价格变化了。友情提醒:AI只负责产生结果,不对结果负责。
相关链接:
Quandl数据集:
新手向TOP 5项目介绍完毕。看到这里,是不是已经摩拳擦掌,感觉自己可以分分钟入门AI啦?快拎上数据集,AI江湖等你亮剑~
2019-04-29 00:55:44
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