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随着我们进入 2024 年，机器学习 (ML) 仍在快速发展。Python 凭借其丰富的库生态系统，在 ML 开发领域始终处于领先地位。在本文中，我们将探讨 2024 年在 ML 领域占据主导地位的十大 Python 库，以及自 2020 年以来该领域的变化和关键 […]

我们都经历过：开始是任何旅程中最困难的部分。所以，开始进入 ML 领域也不会有什么不同。这就是为什么今天我想重点介绍每个 ML 初学者 — 或任何想入门的人 — 都应该使用的必备工具。Jupyter Notebook […]

近年来，机器学习 (ML) 已成为一个热门词汇，其应用范围从语音助手到自动驾驶汽车。然而，对于许多人来说，这些技术的内部运作仍然是一个谜。播客提供了一种无需感到不知所措即可学习该领域知识的绝佳方式。它们能将复杂的概念分解成更简单的术语，让您 […]

作为一名机器学习工程师或数据科学家，您很可能需要处理时间序列数据。时间序列分析侧重于按时间索引的数据，例如股票价格、温度等。如果您已经熟悉机器学习基础知识，但对时间序列不熟悉，那么本指南将为您提供五 […]

如果您熟悉机器学习，您会知道训练过程允许模型学习表征它的参数 — 或模型系数 — 的最佳值。但是机器学习模型也有一组超参数，您在训练模型时需要指定它们的值。那么，如何找到最佳值呢？ […]

如果您是机器学习新手，理解基本术语至关重要。了解关键术语可以帮助您更好地理解基础知识。以下是每个初学者都应该知道的 7 个基本术语。这些术语将为您打下坚实的机器学习知识基础。1. 算法 算法是一组计算机 […]

数据清洗：无论您喜欢它还是讨厌它，您都可能花大量时间进行数据清洗。这就是我们选择的。没有数据清洗，就无法理解、分析或建模数据。确保我们拥有可重用的数据清洗工具非常重要。为此，这里有 5 个 DIY 函数 […]

机器学习为各行业的企业和组织带来了变革性的机遇。从改善客户体验到优化运营和推动创新，机器学习的应用非常广泛。然而，采用机器学习解决方案并非没有挑战。这些挑战涵盖数据质量、技术复杂性、基础设施需求和成本限制等。了解这些 […]

在机器学习项目中，要实现最佳模型性能，就需要关注训练过程中的各个步骤。但在关注模型训练的技术方面之前，定义问题、理解背景和详细分析数据集至关重要。一旦您对问题和数据有了扎实的掌握， […]

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，我们称之为神经网络。与传统的机器学习模型不同，深度学习可以从数据中自动找到特征表示。这就是为什么 […]