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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、多目标优化、异步并行优化
机器学习
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训练数据自动学习得来的,而超参数则是在训练过程开始前需要人为设置的参数。理解这两者的区别是进行有效模型调优的基础。
算法金
2024-07-09
339
0
算法金 | 时间序列预测真的需要深度学习模型吗?是的,我需要。不,你不需要?
机器学习
深度学习
数据分析
时间序列预测,这玩意儿在数据分析界可是个香饽饽,尤其在电力、交通、空气质量这些领域里,预测得准,资源分配更合理,还能让相关部门提前做好准备。但深度学习这小子横空出世,开始抢传统统计学方法的风头。那么问题来了,时间序列预测非得用深度学习吗?咱们今天就来掰扯掰扯。
算法金
2024-07-08
25
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算法金 | 推导式、生成器、向量化、map、filter、reduce、itertools,再见 for 循环
机器学习
python
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,有时候用多了,问题也跟着来了。
算法金
2024-07-07
92
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算法金 | 一个强大的算法模型,GPR !!
机器学习
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,我们将详细介绍 GPR 算法的定义、核心思想和数学基础,并通过实例展示其在实际应用中的效果。
算法金
2024-07-06
108
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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
机器学习
数据分析
平均数,江湖人称“均值”,是一帮数字里的“老大”,它把一伙数字的总和给分了,分给每个数字一样多。就像是帮派里的老大,把抢来的金银财宝平均分给手下的兄弟们。
算法金
2024-07-05
84
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算法金 | 我最常用的两个数据可视化软件,强烈推荐
数据挖掘
机器学习
数据分析
数据可视化
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。tableau,乃是BI领域的名门正派,其可视化之术,与PowerBI不相上下。matplotlib,则是Python江湖中的一位侠客,以编程之力,绘制图表,既精妙又实用。
算法金
2024-07-04
95
0
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
机器学习
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:
算法金
2024-07-02
337
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算法金 | 线性回归:不能忽视的五个问题
机器学习
数据分析
线性回归是一种统计方法,用于研究因变量 𝑌 和一个或多个自变量 𝑋 之间的线性关系。其理论依据主要基于以下几个方面:
算法金
2024-06-30
38
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算法金 | 协方差、方差、标准差、协方差矩阵
机器学习
数据分析
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
算法金
2024-06-29
84
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超强,必会的机器学习评估指标
机器学习
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评估模型的知识。 学习何时使用每个指标、优点和缺点以及如何在 Python 中实现它们。
算法金
2024-06-28
69
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资深博导:我以为数据预处理是常识,直到遇到自己的学生
机器学习
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 soil ] 获取 )
算法金
2024-06-26
83
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算法金 | 决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost 算法大全
机器学习
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定义、原理、构建方法、剪枝与优化技术,以及它的优缺点。
算法金
2024-06-25
337
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算法金 | 使用随机森林获取特征重要性
机器学习
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;
算法金
2024-06-24
99
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算法金 | K-均值、层次、DBSCAN聚类方法解析
机器学习
聚类算法
聚类分析(Clustering Analysis)是一种将数据对象分成多个簇(Cluster)的技术,使得同一簇内的对象具有较高的相似性,而不同簇之间的对象具有较大的差异性。这种方法在无监督学习(Unsupervised Learning)中广泛应用,常用于数据预处理、模式识别、图像处理和市场分析等领域
算法金
2024-06-23
454
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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
机器学习
线性回归
这两者的差别主要体现在模型的目标、假设、复杂性、数据量和评估方法上,各有其应用场景和优势。
算法金
2024-06-22
67
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算法金 | 奇奇怪怪的正则化
机器学习
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,但在新数据上表现不佳。为了解决这个问题,正则化技术应运而生。
算法金
2024-06-21
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审稿人:拜托,请把模型时间序列去趋势!!
数据分析
机器学习
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
算法金
2024-06-20
240
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算法金 | 再见!!!梯度下降(多图)
梯度下降算法
机器学习
深度学习
人工智能
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
算法金
2024-06-19
71
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算法金 | 一个强大的算法模型:t-SNE !!
机器学习
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,特别擅长处理高维数据。
算法金
2024-06-18
91
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李沐:用随机梯度下降来优化人生!
机器学习
深度学习
人工智能
梯度下降算法
今天我们来聊聊达叔 6 大核心算法之 —— 优化 算法。吴恩达:机器学习的六个核心算法!
算法金
2024-06-17
127
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