作者归档 | Bala Priya C

使用真实数据集构建机器学习项目是应用您所学知识的有效方法。处理真实数据集将帮助您深入了解清理和分析混乱的数据、处理类别不平衡等。但是，要构建真正有用的机器学习模型，除了训练之外，还很重要 [...]

在训练机器学习模型时，您有时可能会处理具有大量特征的数据集。但是，只有其中一小部分特征对于模型进行预测才真正重要。这就是为什么您需要特征选择来识别这些有用的特征。本文涵盖了特征选择的有用技巧 [...]

作为一名机器学习工程师或数据科学家，您很可能需要处理时间序列数据。时间序列分析侧重于按时间索引的数据，例如股票价格、温度等。如果您已经熟悉机器学习基础知识，但对时间序列不熟悉，本指南将为您提供五 [...]

如果您熟悉机器学习，您就会知道训练过程可以让模型学习表征它的参数——或模型系数——的最优值。但机器学习模型也有一组超参数，您在训练模型时应该指定这些超参数的值。那么如何找到最优值呢？ [...]

机器学习为各行各业的企业和组织提供了变革性的机遇。从改善客户体验到优化运营和推动创新，机器学习的应用非常广泛。然而，采纳机器学习解决方案并非没有挑战。这些挑战涉及数据质量、技术复杂性、基础设施需求和成本限制等。理解这些 [...]

在机器学习项目中，要获得最佳模型性能，就需要注意训练过程的各个步骤。但在关注模型训练的技术方面之前，重要的是要定义问题、理解上下文并详细分析数据集。一旦您对问题和数据有了扎实的把握， [...]

特征工程是机器学习管道中的一个重要步骤。它是将数据从其原始格式转换为有意义的特征的过程，以帮助机器学习模型从数据中更好地学习。如果做得正确，特征工程可以显著提高机器学习算法的性能。除了理解基础知识 [...]

使用机器学习解决现实世界的问题令人兴奋。但大多数热切的初学者直接进入模型构建——忽略了基础知识——导致模型不是很有帮助。从理解数据到为问题选择最佳机器学习模型，初学者常常会犯一些常见的错误。但在我们深入 [...]

作为一名数据专业人士，您还应该知道如何使用机器学习构建预测模型来解决业务问题。如果您对机器学习感兴趣，您可能还在寻找最好的入门资源。好吧，您总可以选择最符合您学习偏好的自定进度在线课程。但 [...]