总的来说,机器学习是让计算机通过数据和经验自动学习,发现一个适配应用场景的最优“函数”或者称为“模型”,并通过它来模拟现实世界事物间的关系,从而实现预测、判断、分组和解决问题的技术,并且随着数据样本的增加,“函数”或者“模型”会进一步自我完善,具有很强的数据依赖性。 常见应用场景:物品分类、房价预测。 ...
1. 与一群志同道合的伙伴,共同研发cutting-edge的机器学习/深度学习等智能算法,将其落地到相关的真实环境中,包括但不限于时序与时空分析(预测,分类,聚类,表征学习等),异常检测与诊断,优化与决策等在特定场景的应用和研究。2. 基于开发的算法研发基于大数据平台的算法产品。 【职位要求】1. 在机器学习/深度学习...
首先,数据采集是游戏数据挖掘的基础,通过游戏服务器或客户端收集到的数据包括玩家ID、在线时间、游戏交互行为等。其次,数据清洗对采集到的原始数据进行处理,去除异常数据和重复数据,并进行数据变换和格式转换。 在数据建模阶段,使用统计学和机器学习算法对清洗后的数据进行分析和挖掘。常用的方法包括聚类分析、分类分析、...