Adversity reveals genius; fortune conceals it.

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1.数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析，博弈论；2.算法积累：神经网络，支持向量机，贝叶斯，决策树，逻辑回归，线性模型，聚类算法，遗传算法，估计方法，特征工程等；3.编程语言:至少掌握一门编程语言，越精通越好，毕竟算法的实现还是要编程的；4.技术基础：计算机原理，操作系统，程序设计语言，分布式系统，算法基础； ...

首先思维分为以下三种，都是属于神经网络范畴一、逻辑性的思维:指根据逻辑规则进行推理的过程；1.它先将信息化成概念，并用符号表示，2.然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。二、直观性的思维将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生的想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点：1.信息是通过神经元上的兴奋模式...

1.快手研发线招聘AI软件工程师 30k-50k /北京 / 经验3-5年 / 本科及以上 / 全职AI软件工程师 / 30k-50k职位描述：岗位职责: 1.根据产品需求设计算法进行数据准备，数据清洗和优化。2.在AI算法专家指导下进行算法实现和调优。3.协助AI算法的工程化实现。任职资格: 1.全日制本科或硕士学历，计算机，电子工程，模式识别，图形图像等相...

技能简介1. Computer Science Fundamentals and Programming计算机科学基础和编程对机器学习工程师而言，计算机科学基础的重要性包括：1、数据结构(数据堆栈、队列、多位数组、树形以及图像等等)、2、算法(搜索、分类、优化、动态编程等)、3、计算性与复杂性(P对NP、NP完全问题、大O符号以及近似算法等)、4、计算机架构(存储...

原文链接本篇希望以精准推荐模型为案例通过全面的撰写将AI产品经理需要懂的算法和模型进行了系统的入门讲解。一个产品经理经常疑惑的概念：算法和模型的关系，产品经理懂得解决问题时将问题抽象为模型，对模型求解用算法，没有谁大谁小，算法和模型没有绝对的分界线。这篇将主要从时下各种算法模型用于精准推荐都有其各自的优点和缺点带出我自创的精准推荐模型AI-UTAUT模型和实例解析，顺道讲解从算法模型...

上周看到K-means算法，觉得挺有意思的，然后就分析了一下原理，又用JAVA实现了一下，水平有限，还请看到此博客的各路大神， 如果看到有误的地方，还请帮我纠正一下。我给这个算法的定义：根据某种规则，将相同的或者相近的对象，存放到一起。基本原理：1.定义几个初始点当做基准点，2.计算出当前的聚类，3.根据新的聚类，确定下一个基准点，然后再次计算出新的聚类。用到的数学基础有曼...