2022年1月15日（本周六）10：00-12：00，开源机器学习数据库OpenMLDB首次Meetup将在线上开展。流动邀请到Akulaku算法总监-马宇翔，分享Akulaku智能风控系统基于OpenMLDB的利用实际。

随着企业数字化转型需要一直减少，新技术性能一直迭代更新，在数字化转型的背景下，低代码在企业中利用的越来越宽泛。市场上也涌现出了各类优良的低代码/无代码开发平台。表单驱动、模型驱动、畛域驱动、数据驱动，有面向业务人员的产品，也有面向业余开发者的产品。

1个月未更新了，年底事件比拟多（社畜都懂得~）。上月底报名了百度飞桨的一个常规赛– MarTech Challenge 点击反欺诈预测 ，搞了一周（社畜只能上班熬夜搞!），运气比拟好，水到了Top1。

后面几节咱们学习了规范线性回归，而后介绍了三种正则化的办法 – 岭回归、Lasso回归、弹性网络回归，这些线性模型解决的都是回归的问题。最开始还介绍了两种简略的算法-PLA与口袋算法，他们解决的是分类问题。  那么咱们能应用回归的形式来解决分类问题么，答案是必定的，这就是上面要介绍的模型 – 对数几率回归算法1（L…

后面学习了岭回归与Lasso回归两种正则化的办法，当多个特色存在相干时，Lasso回归可能只会随机抉择其中一个，岭回归则会抉择所有的特色。这时很容易的想到如果将这两种正则化的办法联合起来，就可能汇合两种办法的劣势，这种正则化后的算法就被称为弹性网络回归1 （Elastic Net Regression）

多模态机器学习，旨在通过机器学习的办法实现解决和了解多源模态信息的能力。目前比拟热门的钻研方向是图像、视频、音频、语义之间的多模态学习。近年来，大规模神经网络模型以及预训练等技术的成功实践推动着计算机视觉和自然语言解决等畛域疾速倒退，同时也推动了多模态表征学习的钻研。2020年谷歌人工智能大神Jeff De…

上一节咱们学习了解决多重共线性的一种办法是对代价函数正则化，其中一种正则化的算法叫岭回归算法（Ridge Regression Algorithm）。上面咱们来学习另一种正则化的算法 – Lasso回归算法)1（Lasso Regression Algorithm），LASSO的残缺名称叫最小绝对值收敛和抉择算子算法（least absolute shrinkage and selection opera…

后面一节咱们学习了机器学习算法系列（三）- 规范线性回归算法（Standard Linear Regression Algorithm），最初求得规范线性回归的代价函数的解析解 w 为：

作者：Ta-Ying Cheng，牛津大学博士研究生，Medium技术博主，多篇文章均被平台官网刊物Towards Data Science收录

低变异性是现实的，因为这意味着能够依据样本数据更好地预测无关总体的信息。高可变性意味着值的一致性较低，因而更难做出预测。在统计学中，咱们的指标是测量一组特定数据或一个散布的变异性。简略来说，如果一个散布中的数据值是雷同的，那么它没有变异性。