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档案 | 实用机器学习
Python 机器学习矩阵完整指南
本指南将介绍如何在 Python 中定义和使用矩阵、矩阵运算以及它们在机器学习过程中的用途概述。
使用 Python 诊断和修复机器学习中的过拟合
本文以教程形式，说明了如何使用 Python 诊断和修复过拟合。
使用Python理解机器学习中的概率分布
本文介绍了机器学习相关的关键概率分布，探讨了它们的应用，并提供了实用的 Python 实现。
集成 TensorFlow 和 NumPy 以实现自定义操作
结合 TensorFlow 和 NumPy 的强大功能，可以实现高性能机器学习与精密数值计算之间的桥梁。
在 PyTorch 中创建自定义层和损失函数
让我们通过代码片段和实践见解，探索在 PyTorch 中创建和集成自定义层及损失函数的要点。
机器学习中的领域知识的作用：为什么主题专家很重要
领域知识——理解特定领域的细微差别、约束和背景——对于构建问题至关重要。
使用 PyCaret 进行时间序列预测：构建多步预测模型
在本文中，我们将展示如何使用 PyCaret 构建多步预测模型。
PyCaret中的自动化特征工程
在本文中，我们将探讨 PyCaret 如何自动化特征工程过程。
Python 机器学习中的对数简介
本教程清晰介绍了对数、其属性及其在机器学习中的常见应用。