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
使用数据挖掘方法进行自动化聊天分析 在线聊天中实时的自适应反馈和学习有助于增强聊天系统的“意识”，07年的文章 "Towards educational data mining: Using data mining methods for automated chat analysis to understand and suppor.... 查看详情
虚拟参考咨询和即时通讯的比较 文章"Learning from Chatting: How Our Virtual Reference Questions Are Giving Us Answers" 通过比较图书馆的两种主要在线咨询方式：虚拟参考咨询(VR)和即时通讯咨询(IM)，来指导图书馆提供哪种咨询方式可以更加高效地帮助.... 查看详情
Google 的混合式研究与开发方法 《Google's Hybrid Approach to Research》，这是 google 全球副总裁 Alfred Spector 和 google 研究主管 Peter Norvig 联合撰写的论文。关于 Peter Norvig，他是人工智能业界经典书籍《Artificial Intel.... 查看详情
晓多·
新闻中心
晓多·
新闻中心
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.... 
在线聊天中实时的自适应反馈和学习有助于增强聊天系统的“意识”，07年的文章 "Towards educational data mining: Using data mining methods for automated chat analysis to understand and suppor.... 
文章"Learning from Chatting: How Our Virtual Reference Questions Are Giving Us Answers" 通过比较图书馆的两种主要在线咨询方式：虚拟参考咨询(VR)和即时通讯咨询(IM)，来指导图书馆提供哪种咨询方式可以更加高效地帮助.... 
《Google's Hybrid Approach to Research》，这是 google 全球副总裁 Alfred Spector 和 google 研究主管 Peter Norvig 联合撰写的论文。关于 Peter Norvig，他是人工智能业界经典书籍《Artificial Intel....