人工智能实践专栏文章汇总 吃果冻不吐果冻皮 2022-03-08 245 阅读2分钟 人工智能 实施人工智能 (AI) 的 5 个常见挑战 预处理 对离散特征进行数据预处理：独热编码、标签编码及二值化 使用sklearn进行特征选择 sklearn中的文本特征提取方法 浅析sklearn中的数据预处理方法 浅析特征数据离散化的几种方法 模型评估指标 sklearn中针对不同分类场景模型评估指标函数概述 多标签分类场景下的模型评估指标 十分钟掌握分类算法的评估指标 十分钟掌握聚类算法的评估指标 十分钟掌握回归算法的评估指标 sklearn中多标签分类场景下的常见的模型评估指标 sklearn中分类模型评估指标（一）：准确率、Top准确率、平衡准确率 sklearn中分类模型评估指标（二）：Kappa系数、混淆矩阵、分类指标报告、汉明损失 sklearn中分类模型评估指标（三）：精确率、召回率、F值 sklearn中分类模型评估指标（四）：Jaccard相似系数、铰链损失、对数损失 其他 浅析sklearn中的Pipeline 机器学习可视化利器-Yellowbrick 数据缺失值可视化利器-missingno 浅析命名实体识别（NER）的三种序列标注方法 浅述几种文本和图像数据增强的方法 浅述解决数据不平衡的几种方案
