独家秘诀：如何一个月将店铺DSR从4.5升到4.8？ 有点经验的淘宝店主，都应该对店铺的DSR值特别敏感。这可是直接关系到我们店铺权重和宝贝排名的指标。如果你还不了解DSR是啥，那就得多多努力才行。DSR就是指淘宝店铺的动态评分，分别是宝贝与描述相符、卖家的服务态度和物流服务的质量，取近6个月所有评分的平均值。 上图告诉了我们决定DSR的各种因素.... 查看详情
世界，正在被这些机器人改变…… 机器人、人工智能、AI、大数据、无人驾驶、机器学习这一类的词汇充斥着近几年的科技界。各式各样的“黑科技”开始应用于我们的生活。其实，这些“人工智能”的产物已经悄无声息的来到我们的世界，今天小编就为大家盘点一下这些渐渐发展起来的“机器人”们。 机器人、人工智能、AI、大数据、无人驾驶、机器学习这.... 查看详情
2016年淘宝好店的20条经验总结！ 1、选择比努力重要 除运气外，高效率和勤奋就是最佳的武器。现在只想说，选择比努力更重要。定位选款是第一步。 2、品牌非一日之功 集市卖家不要一开始就疯狂追自己的品牌，一开始就想打造商品品牌! 品牌非一日之功，你能不能撑到那天。品牌是天时地利人和的综合结果，现阶段你需要去强调品质，品质!通过.... 查看详情
目前很流行的“免费测死粉”是怎么回事？ 最近很多朋友都会收到这样一条微信：“清理粉丝中”、“群发勿回，打扰见谅”、“清理僵尸粉”等，随后又会给你推送一个微信公众号，告诉你添加此号即可获得免费清理僵尸粉一次的机会。 这类公众号真的有这么神奇吗？是否真的能清除已经删除自己的微信好友呢？他们又是如何操作的？有没有风险呢？今天，小多就来为大家揭.... 查看详情
未来的某一天，人工智能是否会取代人类呢？ 2017年达沃斯世界经济论坛闭幕，在最后一天的人工智能分论坛上，中国创新工场董事长李开复与麻省理工学院媒体实验室负责人伊藤穰一一起在会上探讨了人工智能未来发展的可能性。 人工智能时代的到来还有多久？人工智能是否会造成人类大范围失业？又有哪些工作被取代？在教育、就业和能力训练上，人类该如何应对？今天，.... 查看详情
基于 PU-Learning 的分类方法 简介 正例和无标记样本学习（Learning from Positive and Unlabled Example）简称PU或LPU学习，是一种半监督的二元分类模型，通过标注过的正样本和大量未标注的样本训练出一个二元分类器。 与普通分类问题不同，PU问题中P的规模通常相当小，扩大正样本集.... 查看详情
基于随机森林的缺失值填补 1. 随机森林简介 随机森林算法在2001年由Breiman首次提出，主要的分类思想为：利用BootStrap抽样(有放回抽样)从N个训练样本中抽取m个样本集，每个样本集容量也为N，对这m个样本集分别建立m棵决策树，对一个未知的样本x，分别用这个m棵决策树进行分类，最后根据m个分类结果的投票得.... 查看详情
Distant Supervision for Relation Extraction Without Labeled Data 从自由文本中进行关系抽取，是构建大规模知识图谱的重要方法。关系是一个「关系，实体A，实体B」这样的三元组，比如某人受雇于某组织，某人导演了某部电影，等等。 传统的自动关系抽取方法包括： 有监督的方法：对句子中的关系进行人工标注，然后抽取词法、句法、语义特征，训练有监督的分类器，对测试.... 查看详情
关于论坛网站中问题质量的研究 2014年的文章"Great Question! Question Quality in Community Q&A" 主要针对论坛网站中的问题质量进行研究。 在很多论坛网站中(比如：知乎、StackOverflow.com)，问题的质量至关重要。高质量问题可以提高网站名气，给用户更好.... 查看详情
一种基于连接图的 Web 文档聚类方法 09年的文章“Efficient Clustering of Web-Derived Data Sets”提出了一种基于连接图的web文档聚类方法，该方法不仅在性能可与平衡数据集上的streaming clustering(流聚类算法)相媲美，而且在处理稀疏、非平衡数据集时也加高效。 1.Web数.... 查看详情
晓多·
新闻中心
晓多·
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有点经验的淘宝店主，都应该对店铺的DSR值特别敏感。这可是直接关系到我们店铺权重和宝贝排名的指标。如果你还不了解DSR是啥，那就得多多努力才行。DSR就是指淘宝店铺的动态评分，分别是宝贝与描述相符、卖家的服务态度和物流服务的质量，取近6个月所有评分的平均值。
上图告诉了我们决定DSR的各种因素.... 
机器人、人工智能、AI、大数据、无人驾驶、机器学习这一类的词汇充斥着近几年的科技界。各式各样的“黑科技”开始应用于我们的生活。其实，这些“人工智能”的产物已经悄无声息的来到我们的世界，今天小编就为大家盘点一下这些渐渐发展起来的“机器人”们。
机器人、人工智能、AI、大数据、无人驾驶、机器学习这.... 
1、选择比努力重要
除运气外，高效率和勤奋就是最佳的武器。现在只想说，选择比努力更重要。定位选款是第一步。
2、品牌非一日之功
集市卖家不要一开始就疯狂追自己的品牌，一开始就想打造商品品牌! 品牌非一日之功，你能不能撑到那天。品牌是天时地利人和的综合结果，现阶段你需要去强调品质，品质!通过.... 
最近很多朋友都会收到这样一条微信：“清理粉丝中”、“群发勿回，打扰见谅”、“清理僵尸粉”等，随后又会给你推送一个微信公众号，告诉你添加此号即可获得免费清理僵尸粉一次的机会。
这类公众号真的有这么神奇吗？是否真的能清除已经删除自己的微信好友呢？他们又是如何操作的？有没有风险呢？今天，小多就来为大家揭.... 
2017年达沃斯世界经济论坛闭幕，在最后一天的人工智能分论坛上，中国创新工场董事长李开复与麻省理工学院媒体实验室负责人伊藤穰一一起在会上探讨了人工智能未来发展的可能性。
人工智能时代的到来还有多久？人工智能是否会造成人类大范围失业？又有哪些工作被取代？在教育、就业和能力训练上，人类该如何应对？今天，.... 
简介
正例和无标记样本学习（Learning from Positive and Unlabled Example）简称PU或LPU学习，是一种半监督的二元分类模型，通过标注过的正样本和大量未标注的样本训练出一个二元分类器。
与普通分类问题不同，PU问题中P的规模通常相当小，扩大正样本集.... 
1. 随机森林简介
随机森林算法在2001年由Breiman首次提出，主要的分类思想为：利用BootStrap抽样(有放回抽样)从N个训练样本中抽取m个样本集，每个样本集容量也为N，对这m个样本集分别建立m棵决策树，对一个未知的样本x，分别用这个m棵决策树进行分类，最后根据m个分类结果的投票得.... 
从自由文本中进行关系抽取，是构建大规模知识图谱的重要方法。关系是一个「关系，实体A，实体B」这样的三元组，比如某人受雇于某组织，某人导演了某部电影，等等。
传统的自动关系抽取方法包括：
有监督的方法：对句子中的关系进行人工标注，然后抽取词法、句法、语义特征，训练有监督的分类器，对测试.... 
2014年的文章"Great Question! Question Quality in Community Q&A" 主要针对论坛网站中的问题质量进行研究。
在很多论坛网站中(比如：知乎、StackOverflow.com)，问题的质量至关重要。高质量问题可以提高网站名气，给用户更好.... 
09年的文章“Efficient Clustering of Web-Derived Data Sets”提出了一种基于连接图的web文档聚类方法，该方法不仅在性能可与平衡数据集上的streaming clustering(流聚类算法)相媲美，而且在处理稀疏、非平衡数据集时也加高效。
1.Web数....