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苹果和人工智能: 门不当户不对?

作为世界计算机领域的领跑者,苹果正在向商品化无形计算模式转变 我说了,苹果正在走向末路。所以赶紧卖掉你手里的苹果股票,在被套牢之前逃出来。 这种说法尽管不准确,但因为我们正在步入下一代计算模式— 认知时代(Cognitive Era),所以苹果的营销方式和企业文化应该有所改变。认知时代描述了在技术发展的下一阶段,世界将会变成样子。未来苹果公司的成功绝不是由iPhone,iPad,iWatch甚或一辆小汽车所决定的。对于苹果公司而言,如果它想继续称霸技术市场,并将触角延伸到健康医疗、交通和时尚领域,它必须从一家计算机公司的格局中跳出来。 从苹果公司目前的地位来看,这也许听起来像一个很荒唐的观点。然而在物联网(Internet of Things)与因特网连接设备同步发展的今天,商业应用的价值在于让这些互联网连接设备变得“聪明”起来。与

【干货】用朴素贝叶斯进行文本分类

1.引言 贝叶斯方法是一个历史悠久,有着坚实的理论基础的方法,同时处理很多问题时直接而又高效,很多高级自然语言处理模型也可以从它演化而来。因此,学习贝叶斯方法,是研究自然语言处理问题的一个非常好的切入口。 2. 贝叶斯公式 贝叶斯公式就一行: 而它其实是由以下的联合概率公式推导出来: P(Y,X)=P(Y|X)P(X)=P(X|Y)P(Y) 其中P(Y)叫做先验概率,P(Y|X)叫做后验概率,P(Y,X)叫做联合概率。 额,恩,没了,贝叶斯最核心的公式就这么些。 3. 用机器学习的视角理解贝叶斯公式 在机器学习的视角下,我们把X理解成“具有某特征”,把Y理解成“类别标签”(一般机器学习问题中都是X=>特征,Y=>结果对吧)。在最简单的二分类问题(是与否判定)下,我们将Y理解成“属于某类”的标签。于是贝叶斯公式就变形成了下面的样子: 我们

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