有效的数据科学项目始于坚实的基础。本指南将引导您完成关键的初始阶段：理解您的数据、定义项目目标、进行初步分析以及选择合适的模型。通过仔细应用这些步骤，您将增加获得可操作见解的机会。让我们开始吧。 理解您的数据 基础 […]
您的机器学习职业生涯路线图
您是否正在寻找机器学习职业？如果是，本指南适合您。机器学习是一个有趣的领域，有潜力解决现实世界的问题。但是，要从新手成长为专业人士，需要一种结构化的方法，该方法不仅关注技术技能，还关注理解 […]
2024 年每位初学者都应掌握的 7 款免费机器学习工具
作为机器学习初学者，您不仅应该理解算法，还应该了解帮助构建、跟踪和高效部署模型的更广泛的工具生态系统。请记住，机器学习生命周期包括从模型开发到版本控制和部署的所有内容。在本指南中，我们将介绍几个工具—库和框架—每个有志 […]
CatBoost 要点：构建稳健的房价预测系统
梯度提升算法是强大的预测工具，CatBoost 因其对分类数据的有效处理而受到欢迎。这对于 Ames Housing 数据集尤其有价值，该数据集包含许多分类特征，如邻域、房屋风格和销售条件。CatBoost 通过其创新的“有序目标统计”方法在分类特征方面表现出色。[…]
7 位数据科学家应了解的机器学习算法
作为数据科学家，您应该精通 SQL 和 Python。但将机器学习添加到您的工具箱也很有帮助。您不一定总是将机器学习用作数据科学家。但有些问题最好使用机器学习算法来解决，而不是编写基于规则的系统。本指南涵盖 […]
7个LLM项目，助你提升机器学习作品集
大型语言模型（LLM）在各种任务中都非常有用。构建 LLM 驱动的应用程序起初可能看起来令人生畏。但您只需要：编程能力，最好是 Python 或 TypeScript，以及一些您想简化的不那么有趣的任务或问题（我相信您有很多！）。要构建 […]
探索 LightGBM：GBDT 和 GOSS 的叶片级增长
LightGBM 是一个高效的梯度提升框架。它因其速度和性能而受到关注，尤其是在处理大型复杂数据集时。这个强大的算法由微软开发，以其独特的优势而闻名，与传统方法相比，它能够更轻松地处理大量数据。在本文中，我们将尝试 […]
焦点行业：用于网络安全威胁检测的机器学习
网络安全威胁变得越来越复杂和数量庞大。为了应对这些挑战，该行业已转向机器学习（ML）作为检测和响应网络威胁的工具。本文探讨了五种在网络安全威胁检测中产生影响的关键 ML 模型，并检查了它们在保护数字资产方面的应用和有效性。[…]
使用 XGBoost 应对缺失数据挑战
XGBoost 因其在众多 Kaggle 竞赛中的出色表现而广受认可，使其成为应对复杂机器学习挑战的首选。该算法因其处理大型数据集的效率而闻名，因其实用性和有效性而脱颖而出。在本文中，我们将把 XGBoost 应用于 Ames Housing 数据集 […]
使用 ControlFlow 构建 3 个有趣的 AI 应用
人工智能行业正朝着利用大型语言模型（LLM）创建解决方案和最大化 AI 模型潜力方向快速发展。公司正在寻找能够将 AI 无缝集成到现有代码库中的工具，而无需支付高昂的聘请专业人员和获取资源的费用。这就是 Controlflow 的用武之地。使用 ControlFlow，您可以开发 […]