引言 在像机器学习（ML）这样竞争激烈的行业中，求职者需要一个结构良好作品集，并能够利用所有渠道来获得行业曝光。机器学习领域一直在不断发展，并且发展迅速，新的技术和应用层出不穷。随着组织寻求能够应对 […] 的专业人才，……
作者归档 | Jayita Gulati
使用开源工具构建你的第一个聊天机器人：动手教程
聊天机器人是一种可以与人交谈的计算机程序。它可以随时回答问题并为用户提供帮助。您不需要了解很多编码知识就可以创建一个。有一些免费的工具可以让它变得简单有趣。在本文中，我们将使用一个名为 ChatterBot 的工具。您将学习如何 […]
大规模数据集中的异常检测技术
异常检测是指在数据中查找与正常数据不同的模式。这些异常模式称为异常值或离群值。在大型数据集中，查找异常值更加困难。数据量很大，模式可能很复杂。常规方法可能不起作用，因为需要查看的数据太多。需要特殊技术 […]
在计算机视觉中利用迁移学习实现快速成功
计算机视觉 (CV) 是一个让机器学会“看”并理解图像或视频的领域。它帮助机器识别照片或视频中的物体、人脸甚至动作。例如，CV 用于自动驾驶汽车检测路标和行人，或在医学扫描中检测疾病。从头开始训练 CV 模型 […]
5个免费数据集，助您开启机器学习项目
网上有许多免费数据集可以帮助您练习和学习。这些数据集允许您尝试不同的机器学习技术并提高您的技能。您可以在 Kaggle 和 UCI 机器学习存储库等平台上找到这些数据集。以下是五个可以帮助您启动机器学习项目的免费数据集。1. […]
从数据到洞察：探索性数据分析新手之旅
每个行业都使用数据来做出更明智的决策。但是原始数据可能混乱且难以理解。EDA 使您能够更好地探索和理解您的数据。在本文中，我们将通过简单的步骤和示例引导您完成 EDA 的基础知识，使其易于遵循。什么是探索性数据分析？ […]
特征工程的简洁指南，以获得更好的模型性能
特征工程有助于提高模型性能。它包括选择和修改数据以改进预测。本文解释了特征工程以及如何使用它来获得更好的结果。什么是特征工程？原始数据通常很混乱，无法用于预测。特征是数据中的重要细节。它们有助于模型 […]
机器学习在欺诈检测中的使用技巧
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在金融领域使用 R 进行预测建模
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使用NumPy进行基本统计分析
引言 统计分析在数据科学中很重要。它有助于我们更好地理解数据。NumPy 是用于数值运算的关键 Python 库。它简化并加快了这一过程。在本文中，我们将探讨 NumPy 提供的几种基本统计分析函数。NumPy 是一个用于数值计算的 Python 库。它有助于 […]