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有效規(guī)范算法應(yīng)用 營造清朗網(wǎng)絡(luò)空間
2022-06-20 13:32
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隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)快速發(fā)展,算法應(yīng)用日漸廣泛。與此同時(shí),有的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺濫用算法,可能造成的“信息繭房”“大數(shù)據(jù)殺熟”“誘導(dǎo)沉迷”等問題也日益受到社會關(guān)注。 不久前,《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》正式施行;4月8日起,中央網(wǎng)信辦牽頭開展“清朗·2022年算法綜合治理”專項(xiàng)行動……過去一個(gè)時(shí)期,監(jiān)管部門主動作為,全社會共同發(fā)力,算法亂象得到有效整治,算法應(yīng)用日益朝著向上向善的軌道發(fā)展。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)快速發(fā)展,算法應(yīng)用日漸廣泛。與此同時(shí),有的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺濫用算法,可能造成的“信息繭房”“大數(shù)據(jù)殺熟”“誘導(dǎo)沉迷”等問題也日益受到社會關(guān)注。不久前,《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》正式施行;4月8日起,中央網(wǎng)信辦牽頭開展“清朗·2022年算法綜合治理”專項(xiàng)行動……過去一個(gè)時(shí)期,監(jiān)管部門主動作為,全社會共同發(fā)力,算法亂象得到有效整治,算法應(yīng)用日益朝著向上向善的軌道發(fā)展。
標(biāo)簽:
政策輿情
網(wǎng)信辦信息匯總
深度學(xué)習(xí)算法
信息挖掘
社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容分發(fā)算法對謠言類輿情傳播的影響
2021-12-24 12:59
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隨著通信技術(shù)的更新、線上經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、配套生態(tài)的完善,網(wǎng)絡(luò)參與在人們?nèi)粘I钪姓紦?jù)的比重日漸增大。談及其中出現(xiàn)頻率極高的社交網(wǎng)絡(luò)平臺,其隨著用戶體量的增長,日均產(chǎn)生海量內(nèi)容,在平臺以建立維護(hù)用戶人際關(guān)系連接的基礎(chǔ)上,用戶產(chǎn)生的龐大數(shù)據(jù)形成了公共輿論表達(dá)的場所。對于這些海量數(shù)據(jù),平臺如何處理、調(diào)配分發(fā)?本文將簡要介紹主流社交網(wǎng)絡(luò)平臺內(nèi)容分發(fā)算法類型,以及調(diào)動廣泛社會關(guān)注的謠言又是如何在相應(yīng)算法機(jī)制下傳播的問題。
標(biāo)簽:
輿情研究
謠言傳播
深度學(xué)習(xí)算法
社交媒體輿情
機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐-決策樹
2020-03-03 13:56
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決策樹是一種基本的分類與回歸方法。在分類問題中,表示基于特征對實(shí)例進(jìn)行分類的過程,可以認(rèn)為是if-then規(guī)則的集合,也可以認(rèn)為是定義在特征空間與類空間上的條件概率分布[1]。
標(biāo)簽:
機(jī)器學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)算法
機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐-隨機(jī)森林
2020-03-03 13:09
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隨機(jī)森林,指的是利用多棵樹(即決策樹)對樣本進(jìn)行訓(xùn)練并預(yù)測的一種多分類器。它是一種集成學(xué)習(xí)方法,是bagging算法的特化進(jìn)階版算法。故本文會先介紹集成學(xué)習(xí)以及其一個(gè)分支:bagging算法,再引出隨機(jī)森林算法的基本思想。
標(biāo)簽:
深度學(xué)習(xí)算法
機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐-感知機(jī)
2020-03-02 15:18
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感知機(jī)是可進(jìn)行二分類的線性分類模型,其輸入為實(shí)例的特征向量,輸出為實(shí)例的類別(+1,-1)。感知機(jī)學(xué)習(xí)旨在求出將訓(xùn)練樣本進(jìn)行線性分類的分離超平面,也就是說求模型的參數(shù)w,b,并能對新的輸入實(shí)例預(yù)測其對應(yīng)的輸出類別。
標(biāo)簽:
深度學(xué)習(xí)算法
機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐-k近鄰算法
2020-03-02 14:36
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K近鄰法(KNN)是一種基本的分類方法,它的輸入為實(shí)例的特征向量,對應(yīng)于特征空間中的點(diǎn),輸出為實(shí)例的類別,可以取多類。實(shí)際上是利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對特征向量空間進(jìn)行劃分,并作為其分類的模型。
標(biāo)簽:
深度學(xué)習(xí)算法
機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐-樸素貝葉斯算法
2020-02-28 18:22
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樸素貝葉斯法是基于貝葉斯定理與特征條件獨(dú)立假設(shè)的分類方法。在機(jī)器學(xué)習(xí)中,樸素貝葉斯和其他大多數(shù)的分類算法都不同,比如決策樹、KNN、支持向量機(jī)等,他們都是判別方法,直接學(xué)習(xí)出特征輸出Y和特征輸出X之間的關(guān)系,Y=f(X)或者P(Y|X)。但樸素貝葉斯是生成方法,是直接找出特征輸出Y和特征X的聯(lián)合分布P(X,Y),然后用P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)得出。
標(biāo)簽:
深度學(xué)習(xí)算法
機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2020-02-27 15:48
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)是一種人腦的抽象計(jì)算模型,是通過類似生物神經(jīng)元的處理單元,以及處理單元之間的有機(jī)連接,解決現(xiàn)實(shí)世界的模式識別、聯(lián)想記憶、優(yōu)化計(jì)算等復(fù)雜問題。常使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理數(shù)據(jù)分類問題。
標(biāo)簽:
深度學(xué)習(xí)算法
機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐-Adaboost算法
2020-02-27 15:26
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boosting算法是常用的集成方法之一,它通過改變訓(xùn)練樣本的權(quán)重,學(xué)習(xí)多個(gè)分類器,并將這些分類器進(jìn)行線性組合,提高分類的性能。其代表算法為我們本文所要介紹的Adaboost。
標(biāo)簽:
深度學(xué)習(xí)算法
機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐-線性回歸
2020-02-26 10:56
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前面我們介紹了多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法,但它們都是用來分類的,今天我們講一下另一種類型,回歸?;貧w是基于已有數(shù)據(jù)建立回歸模型,對新的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。今天要講的是線性回歸模型。
標(biāo)簽:
深度學(xué)習(xí)算法
機(jī)器學(xué)習(xí)算法-k均值聚類
2020-02-26 10:44
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k均值聚類算法,是一種無監(jiān)督算法,該算法的主要作用是將相似的樣本自動歸到一個(gè)類別中。所謂的無監(jiān)督算法,就是輸入樣本沒有對應(yīng)的輸出或標(biāo)簽,而聚類試圖將數(shù)據(jù)集中的樣本劃分為若干個(gè)通常是不相交的子集,每個(gè)子集稱為一個(gè)簇。k均值聚類簡單易懂而且非常有效,但是確定合理的k值和k個(gè)初始類簇中心點(diǎn)對于聚類效果的好壞有很大的影響。
標(biāo)簽:
深度學(xué)習(xí)算法
深度學(xué)習(xí)-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2020-02-25 11:20
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)方法,在深度學(xué)習(xí)中是極具代表性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。CNN相較于傳統(tǒng)的算法避免了繁瑣的前期處理(人工提取訓(xùn)練樣本特征等),可以直接作用于原始的訓(xùn)練樣本上(如圖片、語音、文本等)。
標(biāo)簽:
深度學(xué)習(xí)算法
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