为新数据集开发神经网络预测模型可能具有挑战性。一种方法是先检查数据集，然后对哪些模型可能有效形成想法，接着探索简单模型在数据集上的学习动态，最后开发并调整一个模型，并附带一个稳健的测试套件。 […]
如何在 Python 中使用 Nelder-Mead 优化方法
Nelder-Mead 优化算法是用于非可微目标函数的一种广泛使用的方法。因此，它通常被称为模式搜索算法，并用作局部或全局搜索过程，用于解决非线性、可能带有噪声且具有多模态特性的函数优化问题。在本教程中，您将了解 Nelder-Mead 优化算法。 […]
如何开始使用推荐系统
推荐系统可能是普通人会遇到的最常见的预测模型类型。它们为 Amazon、Spotify 和 Youtube 等服务上的推荐提供了基础。对于刚入门的人来说，推荐系统是一个庞大而艰巨的话题。存在大量的特征工程技术、算法和模型评估 […]
机器学习的回归指标
回归是指涉及预测数值的预测建模问题。它不同于涉及预测类别标签的分类。与分类不同，您不能使用分类准确率来评估回归模型做出的预测。相反，您必须使用专门为评估回归问题预测而设计的误差指标。在 […]
如何为深度学习选择激活函数
激活函数是神经网络设计中的关键部分。隐藏层中激活函数的选择将控制网络模型学习训练数据集的效果。输出层中激活函数的选择将定义模型可以进行的预测类型。因此，一个 […]
Python中函数优化的可视化
函数优化涉及找到导致目标函数取得最优值的输入。优化算法在输入变量的搜索空间中导航以定位最优值，并且在现实问题中，目标函数的形状和算法在搜索空间中的行为都是不透明的。因此， […]
从零开始编写 Adam 优化算法
梯度下降是一种优化算法，它沿着目标函数的负梯度方向前进，以找到函数的最小值。梯度下降的一个限制是，它对所有输入变量使用相同的步长（学习率）。像 AdaGrad 和 RMSProp 这样的梯度下降的扩展会更新算法以 […]
3 本关于机器学习优化的书籍
优化是一个数学领域，关注在许多候选中找到一个好的或最佳的解决方案。它是机器学习中的一个重要的基础主题，因为大多数机器学习算法都是使用优化算法在历史数据上拟合的。此外，更广泛的问题，如模型选择和超参数调优，也可以被表述为 […]
Python中的单变量函数优化
如何优化一个变量的函数？单变量函数优化涉及找到一个函数的输入，该输入导致目标函数产生最优输出。这是机器学习中的一个常见过程，当使用一个参数拟合模型或调整具有单个超参数的模型时。一个有效的算法 […]
机器学习建模流程简明介绍
应用机器学习通常专注于为给定数据集找到一个表现良好或最佳的模型。有效使用模型将需要对输入数据进行适当的准备以及模型的超参数调优。总的来说，准备数据、调优模型和转换所需的线性步骤 […]