一文读懂FM算法优势，并用python实现！（附代码）
介绍
我仍然记得第一次遇到点击率预测问题时的情形，在那之前，我一直在学习数据科学，对自己取得的进展很满意，在机器学习黑客马拉松活动中也开始建立了自信，并决定好好迎接不同的挑战。
为了做得更好，我购买了一台内存16GB，i7处理器的机器，但是当我看到数据集的时候却感到非常不安，解压缩之后的数据大概有50GB - 我不知道基于这样的数据集要怎样进行点击率预测。
SLS机器学习介绍（03）：时序异常检测建模
虽然计算机软硬件的快速发展已经极大提高了应用程序的可靠性，但是在大型集群中仍然存在大量的软件错误和硬件故障。系统要求7x24小时不间断运行，因此，对这些系统进行持续监控至关重要。这就要求我们就被从系统中持续采集系统运行日志，业务运行日志的能力，并能快速的分析和监控当前状态曲线的异常，一旦发现异常，能第一时间将信息送到相关人员手中。
机器学习入门|支持向量机（三）-软间隔与正则化
SVM是解决线性可分问题的，如果线性不可分，那就引入核函数，使其在更高的维度上可分，虽说一定存在一个超平面使其可分（不出任何差错，这即是之前所说的“硬间隔”），但容易发生过拟合的风险，训练效果反而不好。所以，缓解的办法就是允许支持向量在一些样本上出错，这便引入了“软间隔”。
MXNet 作者李沐：用深度学习做图像分类，教程+代码
深度学习推动计算机视觉、自然语言处理等诸多领域的快速发展。在AI大热和人才奇缺的今天，掌握深度学习成为进入AI领域研究和应用的必备技能。来自亚马逊主任科学家李沐将以计算机视觉的经典问题——图像分类为例，手把手地教导大家从0到1搭建深度神经网络模型。
