标签： 机器学习
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。
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。
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……
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 ……
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……
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……
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。
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。
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。
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。
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。
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……
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……
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……
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……
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……
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……
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……
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。……
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……
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……
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……
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……
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……