序列到序列 (seq2seq) 模型是用于转换一个序列到另一个序列的任务的强大架构，例如机器翻译。这些模型采用编码器-解码器架构，其中编码器处理输入序列，解码器根据编码器的输出生成输出序列。注意力机制是为 seq2seq 模型开发的，理解 seq2seq […]
使用 Faker 生成合成数据集
介绍一个多功能且强大的 Python 库，用于生成非常逼真的数据集，甚至包含真实世界般的缺陷。
从线性回归到 XGBoost：性能对比
两种类型的回归机器学习模型。一个流行的要拟合的数据集。哪个会赢？
使用 LLM 嵌入进行特征工程：增强 Scikit-learn 模型
本文简要描述了 LLM 嵌入是什么，并展示了如何将它们用作 Scikit-learn 模型的工程特征。
重新审视 k-Means：使其更好工作的 3 种方法
本教程将探讨三种最有效的方法来改进 k-means 在实际应用中的表现，具体包括使用 k-means++ 进行更智能的质心初始化，利用轮廓系数找到最佳簇数，以及应用核技巧来处理非球形数据。
讨论决策树：什么构成好的分割？
本文深入探讨了决策树的内部工作原理，重点关注如何通过有目的的、数据驱动的分裂来创建分支（剧透：它肯定不是随机发生的）。
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在本文中，您将发现七个实用的 Pandas 技巧，它们可以加快您的数据准备过程，并帮助您更多地关注分析而非清理工作。
表格数据特征工程的词嵌入
本教程将引导您通过一个实际应用，使用预训练词嵌入为表格数据集生成新特征。
决策树不仅仅用于表格数据
决策树可以处理各种格式的数据，而不仅仅是完全结构化的表格数据。本文将从理论和实践的平衡角度探讨决策树的这一特性。
10 个 NumPy 单行代码简化特征工程
在本文中，我们将探讨 10 个功能强大的 NumPy 单行代码，它们可以简化您的特征工程工作流程。