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算法金
创建于2024-05-28
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算法金 | 这绝对是不一样的,独一无二的逻辑回归算法体验
今日 220+/10000 在 回归求助 & 送教程这篇文章中,我放出来最近在做的揭榜挂帅的 PPT 初稿,很多读者表示感兴趣,还有小伙伴问啥时候出书,更有同学贴心的给对象要了份PPT(撒。。既视感
算法金 | 回归求助 & 教程分享
今日 217/10000 抱个拳,送个礼 更多内容,见微*公号往期文章:通透!!十大回归算法模型最强总结: 最近在准备一个省里的揭榜挂帅项目,有一部分是讲机器学习的课程,对象是完全没有机器学习基础的小
算法金 | 最难的来了:超参数网格搜索、贝叶斯优化、遗传算法、模型特异化、Hyperopt、Optuna、异步并行优化
今日 215/10000 抱个拳,送个礼 为模型找到最好的超参数是机器学习实践中最困难的部分之一 1. 超参数调优的基本概念 机器学习模型中的参数通常分为两类:模型参数和超参数。模型参数是模型通过
算法金 | 推导式、生成器、向量化、map、filter、reduce、itertools,再见 for 循环
抱个拳,送个礼 不要轻易使用 For 循环 For 循环,老铁们在编程中经常用到的一个基本结构,特别是在处理列表、字典这类数据结构时。但是,这东西真的是个双刃剑。虽然看起来挺直白,一用就上手,但是,有
算法金 | 一个强大的算法模型,GPR !!
抱个拳,送个礼 高斯过程回归(GPR)是一种非参数化的贝叶斯方法,用于解决回归问题。与传统的线性回归模型不同,GPR 能够通过指定的核函数捕捉复杂的非线性关系,并提供不确定性的估计。在本文中,我们将详
算法金 | 平均数、众数、中位数、极差、方差,标准差、频数、频率 一“统”江湖
抱个拳,送个礼 更多内容,见微*公号往期文章,阅读人数已破 10, 000:协方差、方差、标准差、协方差矩阵 好的,让我们开始这段统计学的江湖之旅,早日实现一“统”江湖大业。 1. 什么是平均数 1.
算法金 | 我最常用的两个数据可视化软件,强烈推荐
抱个拳,送个礼 预警:今天文章的描述可能会让你有点别扭;如感到不适,请及时停止 在我行走江湖的行囊中,有两件利器,tableau与matplotlib,它们足以让我应对各种数据可视化的较量。table
算法金 | 欧氏距离算法、余弦相似度、汉明、曼哈顿、切比雪夫、闵可夫斯基、雅卡尔指数、半正矢、Sørensen-Dice
一、欧氏距离 (Euclidean Distance) 定义与公式 欧氏距离是两个点在 n 维空间中直线距离的度量。它是最常见的距离度量方法之一,用于计算两个向量之间的距离。欧氏距离的公式如下: 应用
算法金 | 线性回归:不能忽视的五个问题
线性回归的理论依据是什么? 多重共线性是什么,它如何影响线性回归模型? 什么是自相关性,自相关性对线性回归有什么影响? 什么是异方差性,如何检测和处理异方差性? 训练数据与测试数据分布不一致会带来什么
算法金 | 协方差、方差、标准差、协方差矩阵
1. 方差 方差是统计学中用来度量一组数据分散程度的重要指标。它反映了数据点与其均值之间的偏离程度。在数据分析和机器学习中,方差常用于描述数据集的变异情况 1.1 定义与计算方法 方差的计算方法如下:
算法金 | 必会的机器学习评估指标
构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能,这是通过使用验证指标来完成的。 选择正确的验证指标就像选择一副水晶球:它使我们能够以清晰的视野看到模型的性能。 在本指南中,我们将探讨分类和回归的基本指标和有效
资深博导:我以为数据预处理是常识,直到遇到自己的学生
在光谱学领域,数据预处理是不可或缺的一环。 本文将基于 NIR soil 近红外光谱数据,运用 Python 语言进行数据处理,并通过图表直观反映预处理带来的变化。(数据集:后台回复 [ NIR
算法金 | 决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost 算法大全
决策树是一种简单直观的机器学习算法,它广泛应用于分类和回归问题中。它的核心思想是将复杂的决策过程分解成一系列简单的决策,通过不断地将数据集分割成更小的子集来进行预测。本文将带你详细了解决策树系列算法的
算法金 | 使用随机森林获取特征重要性
大侠幸会幸会,我是日更万日 算法金;0 基础跨行转算法,国内外多个算法比赛 Top;放弃 BAT Offer,成功上岸 AI 研究院 Leader; <随机森林及其应用领域> 随机森林是一种强大的机器
算法金 | K-均值、层次、DBSCAN聚类方法解析
接微*公号往期文章:10 种顶流聚类算法,附 Python 实现 聚类分析概述 聚类分析的定义与意义 聚类分析(Clustering Analysis)是一种将数据对象分成多个簇(Cluster)的技
算法金 | 统计学的回归和机器学习中的回归有什么差别?
统计学中的回归 目标: 主要用于解释和推断自变量(independent variables)和因变量(dependent variables)之间的关系。 强调模型的解释性,了解各个自变量对因变量的
算法金 | 奇奇怪怪的正则化
开篇引言 正则化定义 正则化通俗理解 正则化类型 如何选择合适的正则化方法 正则化如何影响模型复杂度 正则化参数设置 总结 在机器学习中,过拟合是一个常见的问题,即模型在训练数据上表现很好,但在新数据
审稿人:拜托,请把模型时间序列去趋势!!
时间序列分析是数据科学中一个重要的领域。通过对时间序列数据的分析,我们可以从数据中发现规律、预测未来趋势以及做出决策。无论是股票市场的走势,还是气象数据的变化,都涉及到时间序列分析 在进行时间序列分析
算法金 | 再见!!!梯度下降(多图)
接前天 李沐:用随机梯度下降来优化人生! 今天把达叔 6 脉神剑给佩奇了,上 吴恩达:机器学习的六个核心算法! ——梯度下降 1、 目标 梯度下降优化算法的概述,目的在于帮助读者理解不同算法的优缺点。
算法金 | 一个强大的算法模型:t-SNE !!
t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)是一种用于降维和数据可视化的非线性算法。它被广泛应用于图像处理、文本挖掘和生物信息学等领域,特别擅长
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