存档 | 机器学习资源

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。除了基础知识理解 […]

使用机器学习解决现实世界的问题令人兴奋。但大多数热切的初学者会直接跳到模型构建——忽略基础知识——导致模型帮助不大。从理解数据到为问题选择最佳机器学习模型，有一些初学者经常容易犯的常见错误。但在我们开始之前 […]

引言 新手机器学习实践者几乎立即就会发现：并非所有数据集都是平等的。现在这对您来说可能很明显，但在您使用真实世界数据集进行机器学习项目之前，您是否考虑过这一点？例如，一个类别远远多于其他类别的例子 […]

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

如果您是机器学习学生、研究员或从业者，对您职业发展至关重要的是深入了解每个算法的工作原理以及提高模型性能的各种技术。如今，许多人倾向于只关注代码、数据和预训练模型，而往往没有完全理解机器学习 […]

作为一名数据专业人士，您还应该知道如何构建机器学习预测模型来解决业务问题。如果您对机器学习感兴趣，您可能也在寻找最好的入门资源。好吧，您总是可以选择一个最符合您学习偏好的自定进度在线课程。但 […]

如果您想在数据科学领域发展事业，您可能知道机器学习是最有需求的技能之一。无论您是想进入该领域的新手，还是旨在提升专业知识的经验丰富的专业人士，选择合适的机器学习课程都非常重要。那么如何 […]

强化学习 (RL) 是机器学习的一个子领域，其中代理通过与环境互动来学习做决策，而不是仅仅依赖于预先存在的数据。这是一个将试错学习与行动反馈相结合以改进未来性能的领域。在本文中，我们将探讨我 […] 的 5 门免费课程。

深度学习模型在多项计算机视觉和自然语言处理任务中取得了最先进的性能。如果您想精通深度学习，您应该首先理解神经网络的工作原理，然后探索不同类型和神经网络架构以适应特定任务。为了帮助您入门，我们为您整理了 […]

在完成课程并掌握机器学习基础知识后，就可以开始使用真实数据集构建机器学习模型了。虽然大多数真实数据集的访问可能很昂贵，但 Kaggle 等平台免费提供了用于各种机器学习任务的最新数据集。在这篇博文中，我们将 […]