尤而小屋

图神经网络GNN和传统深度学习网络的对比： 循环神经网络（1997）和卷积神经网络（2012）：擅长处理图像等欧式数据或者文本和信号等序列数据 图神经网络：擅长处理社交网络...

图表征学习（Graph Representation Learning，也称之为图表示学习）是专门针对图数据域的技术，旨在将图结构中的节点转化为具有连续数值的向量表示，以便...

大家好，我是Peter~ 最近开始看一本之前出版社老师赠送的书《图神经网络-基础、前言与应用》，开始系统地了解下图神经网络。 书籍的目录： 第一部分：引言 第 1 章 表示...

本文介绍一个LDA数据分析的项目，使用的是一份Twitter数据集 导入库 导入数据 数据预处理 不同year对比 语料处理 准备文本列表 准备好语料库corpus： 停用...

ChatGPT是一种自然语言处理（NLP）模型，基于GPT（生成式预训练）技术，由OpenAI开发。它旨在理解和生成人类语言，可以用于各种文本生成任务，包括对话、问题回答、...

大家好，我是Peter~ 今天给大家介绍一个聚类和降维结合的项目，分为两块内容： 直接使用原数据，经过数据预处理和编码后，基于原生的K-Means和PCA/T-SNE实现用...

特征工程思维导图 特征工程是什么 特征工程为什么重要 前期工作EDA 数据清洗 数据离散化 数据编码 数据降维 特征筛选 新特征生成...

大家好，我是Peter~ 对数据进行平滑处理的方法有很多种，具体的选择取决于数据的性质和处理的目的。今天给大家分享9大常见数据平滑方法： 移动平均Moving Averag...

大家好，我是Peter~ 机器学习分类模型的评价指标是在衡量模型在未知数据集上的性能表现，通常基于混淆矩阵和相关的评价指标。 最近建立了一个分类模型，在选择评价指标的时候进...

大家好，我是Peter~ 在这篇文章中，给大家介绍机器学习建模中10个最重要的模型性能度量，这些度量可用于评估分类模型的模型性能。 以下是我们将通过示例以相互关联的方式研究...

大家好，我是Peter~ 在科学研究中，往往需要对数据进行差异性检验，而常用的参数检验需要数据是否服从正态分布，因此在决定是否采用参数检验之前，需要先对数据进行正态性检验。...

大家好，我是Peter~ 小屋里面一直在输出关于数据科学领域的文章，绝大部分都是基于Python，少量的MySQL（MySQL存储数据用）。本文重点给大家介绍Python中...

大家好，我是Peter~ 今天给大家分享一份关于数据分析、机器学习、深度学习、可视化的速查表，帮助你快速了解Python在数据科学领域的强大应用。 神经网络 图神经网络 线...

大家好，我是Peter~ 本文介绍可视化神器plotly绘图的8个常见技巧点： 如何添加标题及控制标题的颜色和大小 如何自定义x轴和y轴的名称 饼图中如何同时百分比和数值 ...

7个罕见的Numpy函数！ 本文介绍的是numpy中少见但是非常实用的7个函数。 In [1]: np.where() 功能和TensorFlow中的where函数相同，下...

前言 深度学习是机器学习的子集，它基于人工神经网络。学习过程之所以是深度性的，是因为人工神经网络的结构由多个输入、输出和隐藏层构成。 每个层包含的单元可将输入数据转换为信息...

基于Python实现的随机数生成和采样 本文详细地介绍基于Python的第三方库random和numpy.random模块进行随机生成数据和随机采样的过程。 random模...

图解10大机器学习算法 在机器学习领域，有种说法叫做“世上没有免费的午餐”，简而言之，它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果，这个理论在监督学习方面体现得尤为...

大家好，我是Peter~ 本文是一个基于kaggle机器学习实战案例：基于机器学习的信贷违约预测实战，采用了多种模型，最终结果随机森林模型排名第一。 主要内容包含： 数据基...

大家好，我是Peter~ 本文是深度学习实战案例连载更新的第一篇文章：基于Keras实现卷积神经网络CNN对图像的二分类识别，包含完整的建模代码。 数据获取 数据主要是两个...