本文将引入 ImageNet图像数据库，并介绍以下几种经典的CNN模型架构：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleLeNet、ResNet

从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）其核心是对决策树（Decision Tree）的增强（Boosting）方法，属于集成学习（Ensemble Learning）。 下文分别对决策树、决策树集成以及Xgboost进行介绍。

二分类问题常见的评价指标

我写这一篇文章希望对现存文章进行一定程度的补充，以供刚刚接触kaggle计算机视觉（CV）类比赛的同学参考。

本文摘自于贪心科技技术负责人Jerry老师的一次公开课，主要围绕推荐系统常见的技术来展开讨论。那我们一起来感受一下这一次精品公开课吧！

这篇文章我们来讲数据科学与AI技术在电商中的运用

本文讨论带有约束条件的最优化问题，约束条件分为两种，一种是等式约束；另一种是不等式约束。对于第一种等式约束的优化问题，可以直接利用拉格朗日乘子法去获得最优解；对于不等式约束的优化问题，可以转化未Karush–Kuhn–Tucker conditions（KKT条件）下去应用拉格朗日乘子法求解法

本文深入浅出讲解深度学习的发展，分布式表示方法以及不同结构

如果你之前没有学习过K最近邻算法，那今天几张图，让你明白什么是K最近邻算法。

本文通过算法思维和常见算法的目标函数引出凸优化内容，并介绍了作为算法工程师我们最需要了解的凸优化领域的重要方法论

选自贪心科技NLP训练营

本文结合实际例子，以通俗易懂的方式去讲解这三者之间的本质区别，希望帮助读者扫清理解中的障碍。

本篇文章为大家介绍现在主流的NLP技术

循环神经网络RNN是用于处理序列数据的一种神经网络，已经在自然语言处理中被广泛应用。

本文通俗易懂地介绍了文本预处理过程中所涉及到的关键技术。