在掌握了人工智能这个迷人的学科的过程中，选择一个机器学习 (ML) 库来学习和使用至关重要。了解 Scikit-learn 和 TensorFlow 等流行库的优势和局限性，对于选择最适合您需求的库至关重要。本文讨论并比较了这两个流行的 Python 库 [...]
迈向成功：实施和优化惩罚模型
这篇文章将使用 Ames 住房数据集演示 Lasso、Ridge 和 ElasticNet 模型的使用。当处理可能遭受多重共线性的数据时，这些模型尤其有价值。我们利用这些高级回归技术来展示特征缩放和超参数调整如何提高模型性能。在本文中，我们将提供 [...]
机器学习在欺诈检测中的使用技巧
对抗欺诈的斗争比以往任何时候都更加激烈。随着交易越来越数字化和复杂化，欺诈者不断想出新的方法来利用金融系统的漏洞。而这正是机器学习的力量发挥作用的地方。机器学习提供了一种强大的方法来识别甚至预防 [...]
在大数据集中检测和克服完全多重共线性
统计学家和数据科学家面临的一个重大挑战是多重共线性，特别是其最严重的形式——完美多重共线性。这个问题常常隐藏在大型数据集和许多特征中而未被发现，可能会掩盖自身并扭曲统计模型的结果。在本文中，我们探讨了检测、解决和优化受此影响的模型的方法 [...]
5项新兴人工智能技术将塑造机器学习的未来
人工智能不仅在改变我们与技术互动的方式；它还在重塑机器学习的根本。当我们站在创新突破的边缘时，了解新兴的人工智能技术对于掌握它们对未来应用和行业的深远影响至关重要。这种探索不仅仅是学术性的——它是影响 [...]
机器学习中有效特征选择的技巧
在训练机器学习模型时，您有时会处理具有大量特征的数据集。然而，实际上只有一小部分特征对模型进行预测很重要。这就是为什么您需要特征选择来识别这些有用的特征。本文涵盖了有关特征选择的有用技巧 [...]
管道的力量
机器学习项目通常需要执行一系列数据预处理步骤，然后是学习算法。单独管理这些步骤可能会很麻烦且容易出错。这就是 sklearn 管道发挥作用的地方。本文将探讨管道如何自动化机器学习工作流的关键方面，例如数据预处理、特征工程 [...]
用现实世界类比解释 10 种机器学习算法
当我高中学习复杂的数学问题时，我总是思考我们为什么要学习它们，或者它们有什么用。我无法理解并找到它们在现实世界中的用途。由于机器学习也是一个许多人都想探索的流行话题，因此 [...]
使用 Stable Diffusion 进行室内设计（8 天迷你课程）
其核心而言，Stable Diffusion 是一个可以生成图片的深度学习模型。与一些其他模型和用户界面结合使用，您可以将其视为一种帮助您在新的维度上创建图片的工具，您不仅可以提供图片外观的指令，还可以使用生成模型 [...]
在金融领域使用 R 进行预测建模
金融预测建模使用历史数据来预测未来趋势和结果。R 是一种强大的统计编程语言，为金融分析和建模提供了强大的工具和库。本文探讨了 R 中常用的金融预测建模的关键技术和包。我们将涵盖时间序列 [...]