深度学习是机器学习的一个子集，已成为许多技术突破的基石。深度学习的核心是受人脑启发的模型，称为神经网络。与传统的机器学习模型不同，深度学习可以自动从数据中查找特征表示。这就是为什么 […]

特征工程是机器学习流程中的一个重要步骤。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。如果做得好，特征工程可以显著提高机器学习算法的性能。除了理解的基本原理 […]

使用机器学习解决现实世界的问题令人兴奋。但大多数新手急于直接进行模型构建，而忽略了基本原理，导致模型帮助不大。从理解数据到为问题选择最佳的机器学习模型，新手们常常会犯一些常见错误。但在我们开始之前 […]

引言 新的机器学习从业者几乎立刻就会发现一件事：并非所有数据集都是一样的。现在你可能觉得这很明显，但在处理真实世界的数据集进行机器学习项目之前，你是否考虑过这一点？举个例子，单个类别远远多于其他类别的情况，请考虑 […]

引言 在任何数据科学项目中，为数据选择正确的机器学习模型都至关重要。您选择的模型将对您从数据中获得的见解产生重大影响，并最终决定项目的可用性。在本文中，我们旨在提供实用的技巧来帮助 […]