标签: 机器学习
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Scikit-learn,一个机器学习入门必备 Python 库!

机器学习真没那么难,关键是要动手实践。sklearn的API设计得特别人性化,跟着文档一步步来,很快就能上手。要是卡住了,就去翻翻官方文档,里面例子可多了。
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机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习、集成学习和关联规则学习大解析

机器学习的原理就是通过算法,让计算机能够从大量的数据中发现规律,然后做出预测或者决策。比如,通过分析过去的销售数据,机器学习可以帮助我们预测未来哪个产品会大卖。
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机器学习数学基础之向量:内积与正交性

5.1 内积 内积是两个向量之间的乘积,其结果是一个标量。在机器学习中,内积用于计算两个向量的相似性。对于向量 a 和 b,内积定义为: a · b = |a| |b| cos(θ……
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机器学习数学基础之向量:子空间

4.1 子空间的定义 如果一个向量空间的子集本身也是一个向量空间,那么这个子集被称为子空间。子空间必须满足以下条件: 包含零向量。 对于任意两个向量 u 和 ……
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机器学习数学基础之向量:线性相关性与线性无关性

3.1 线性相关性 一组向量,比如 v1、v2、一直到 vn,如果存在非零的系数 c1、c2、一直到 cn,使得: c1v1 + c2v2 + ... + cn*vn = 0 则称这些向量是线性相关的……
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机器学习数学基础之向量:向量空间

2.1 向量空间 向量空间是线性代数中的一个基本概念,主要由向量组成,这些向量具有相似的属性。向量空间的定义包括两个主要部分:集合和操作。 向量空间的定义……
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机器学习数学基础之向量:基本运算

向量是数学中描述既有大小又有方向的量。在几何学中,我们通常将向量想象成从一点指向另一点的箭头。这个箭头的长度代表向量的大小,而指向代表向量的方向。
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Flask 切到 FastAPI 后,在机器学习时代起飞!

Django 说实话上手也方便,但是学习起来有点重量级框架的感觉,FastAPI 带给我的直观体验还是很轻便的,本文翻译的这篇文章就会着重介绍 FastAPI 和 Flask 的区别。
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大语言模型(LLM)实现机器学习模型选择与实验的自动化

LLM能力的进一步提升,其在数据科学和机器学习领域的应用前景将更加广阔。未来,LLM可能不仅能自动选择和调优模型,还能进行更复杂的特征工程、模型解释和结果分析,全面助力数据科学家的工作。
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机器学习模型ElasticNet弹性网络回归在房价预测中的应用

弹性网络回归(ElasticNet Regression)是一种线性回归模型,结合了 Lasso 和 Ridge 回归的正则化方法。其损失函数包含 L1 范数(Lasso)和 L2 范数(Ridge)的惩罚项,这使得它能够处理具有高相关性特征的数据集。
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机器学习与深度学习的区别、联系与未来展望

深度学习(Deep Learning, DL):深度学习是机器学习的一个子集,特指使用深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs)来进行学习的技术。深度神经网络由多层非线性处理单元(即神经元)组成,能够学习数据的高层次抽象特征。
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人工智能和机器学习在2024年应用趋势是什么?

2024年人工智能和机器学习的最新应用趋势主要集中在以下几个方面: 多模态AI:多模态AI超越了传统的单一模式数据处理,能够同时处理多种类型的数据(如文本……
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机器学习常用算法精讲:决策树与随机森林

决策树和随机森林作为两种强大的监督学习模型,以其直观易懂、解释性强且适用于各类问题的特点,在分类与回归任务中占据着重要地位。 一、决策树:从简单到复……
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KNN 近邻算法一文读懂,轻松掌握机器学习精髓

K 近邻算法(KNN),听起来很高大上,其实本质就是一个“找邻居”的游戏。在机器学习的世界里,它可是一款非常实用的分类和回归工具。 它棱角分明,具有可解释性……
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走进XGBoost:一个强大而又低调的机器学习算法

看见Boost,很多小伙伴肯定想到了GBM(Gradient Boosting Machine),是的,XGBoost和GBM都属于梯度提升的实现算法,而XGBoost全称为 eXtreme Gradient Boosti……
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10个最常见的机器学习算法介绍 (上)

1. 线性回归 线性回归是一种统计方法,用于研究两个连续变量之间的关系:一个自变量和一个因变量。线性回归的目标是找到最佳拟合直线通过一组数据点,然后可以……
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10个最常见的机器学习算法介绍 (下)

1. 朴素贝叶斯(Naive Bayes) 朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器(分类又被称为监督式学习,所谓监督式学习即从已知样本数据中的特征信息去推……
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吴恩达:机器学习的六个核心算法!

吴恩达在其创办的人工智能周讯《The Batch》上更新了一篇博文,总结了机器学习领域多个基础算法的历史溯源。 文章开头,吴恩达回忆他的研究历程中曾有一次抉择……
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从零开始初识机器学习

1 机器学习描述 1.1 机器学习是什么? 机器学习(Machine Learning,ML)是使用统计(或数学)技术从观察到的数据中构建模型(或系统)的一个计算机科学领域。……
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ChatGPT工作原理:机器学习和神经网络的训练

目前为止,我们一直在谈论那些 “已经知道” 如何完成特定任务的神经网络。但是,神经网络之所以如此有用(估计也是在大脑中),是因为它们不仅在原则上可以完成……
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策略产品经理必知的十大机器学习算法

讲讲关于基础的机器学习算法与对应的适用场景,帮助策略产品建立起来最为基础的“工具方案-问题”的认知思路,帮助大家更好理解十大机器学习算法的思想和理解对……
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蚂蚁金服AI平台部:枯燥的“机器学习”还可以这样学!

  阿里妹导读:机器学习是人工智能的核心之一,涉及领域包括概率论、统计学等复杂学科。对于非专业人士来说,想要理解它着实不容易。最……
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2022年5个备受欢迎的机器学习工具和框架

机器学习 (ML) 有助于软件应用程序更准确地预测行为。最先进的算法使用现有数据(也称为历史数据)来预测未来的结果值。根据SEMrush 报告,到2025年将需要……
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Jeff Dean:机器学习在硬件设计中的潜力!

为什么芯片设计需要很长时间?能不能加速芯片设计周期?能否在几天或几周之内完成芯片的设计?这是一个非常有野心的目标。过去十年,机器学习的发展离不开系统……