建立基线对于任何时间序列预测问题都是至关重要的。
标题：Persistent Homology based Graph Convolution Network forFine-grained 3D Shape Segmentation
Machine Learning Mastery 机器学习算法教程 机器学习算法之旅 利用隔离森林和核密度估计的异常检测 机器学习中的装袋和随机森林集成算法 从零开始实现机器学习算法的好处 更好的朴素贝叶斯：从朴素贝叶斯算法中收益最大的 12 个技巧 机器学习的提升和 AdaBoost 选择机器学习算法：Microsoft Azure 的经验教训 机器学习的分类和回归树 什么是机器学习中的混淆矩阵 如何使用 Python 从零开始创建算法测试工具 通过创建机器学习算法的目标列表来获得控制权 机器学习中算法
一方面，光伏（PV）系统在建筑环境中的渗透率越来越高，另一方面，电力消耗的随机性日益增加，例如电动汽车（EV），因而，准确预测变得更加重要和更具挑战。 本文重点介绍了以下两个方面：
基于scikit-learn的机器学习简介 作者：陆勤（专注机器学习研究和应用） 基于scikit-learn的机器学习简介，包括以下内容： 机器学习：问题集 装载实例数据 学习和预测 模型持久性 约定俗称 机器学习：问题集 一般而言，一个学习问题会考虑n个样本数据集，并尝试着预测不知道数据的特性。每个样本可能包含多个属性，称之为维度或者变量或者特征。可以用一个数据矩阵来描述，行表示一个个实例，列表示一个个特征。 机器学习可以粗略地划分为： 监督学习，包括分类和回归，都属于预测问题的范畴，前者预测实例
在进行机器学习项目开发时，我们常常会使用到scikit-learn这个强大的机器学习库。然而，有时候我们会在导入sklearn.cross_validation模块时遇到ModuleNotFoundError错误，提示找不到该模块。本文将介绍解决这个错误的方法。
来源 | Towards Data Science 编译 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文为“一个完整的机器学习项目在python中的演练”系列第三篇。主要介绍了机器学习模型性能指标评估与超参数选取两部分。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习。但是，实际情况往往是，学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中。就像你的脑海中已经有了一块块”拼图“（机器学习技术），你却不知道如何讲
在今天数据驱动的世界中，非结构数据呈指数级别增长，在生成式人工智能和大模型语言LLMS的兴起更是加剧这一个情况的数据爆炸趋势，将我们的注意力印象了一项突破性的技术，矢量数据库，作为人工智能时代重要的基础设施，矢量数据库是存储，索引和搜索非机构化数据的强大工具。
在人工智能大潮的推动下，机器学习作为一项核心技术，其重要性无需过多强调。然而，如何快速高效地开展机器学习实验与开发，则是许多科研工作者和工程师们面临的挑战。Python作为一种简洁易读、拥有丰富科学计算库的编程语言，已广泛应用于机器学习领域。而在Python的众多机器学习库中，Scikit-learn以其全面的功能、优良的性能和易用性，赢得了众多用户的喜爱。在本篇文章中，我们将深入探讨Scikit-learn的使用方法和内部机制，帮助读者更好地利用这一工具进行机器学习实验。
随着机器学习在各个领域的广泛应用，Python成为了一个备受欢迎的机器学习工具之一。在众多机器学习库中，Scikit-learn因其简单易用、功能强大而备受青睐。本文将介绍Scikit-learn的基本概念，以及如何在Python中使用它进行机器学习的实践。
机器之心报道 编辑：蛋酱 对于机器学习领域的初学者来说，这会是很好的入门课程。目前，课程的笔记、PPT 和视频正在陆续发布中。 2020 年就这么悄无声息地走完了，想必大多数人，尤其是在校学生唯一的感觉就是：「又是毫无学术进展的一年。」 别慌，只要马上开始学习，什么时候都不算晚。 近日，威斯康辛大学麦迪逊分校助理教授 Sebastian Raschka 在推特上宣布了威斯康辛大学《机器学习导论》2020 秋季课程的完结：「教授两个班级和 230 个学生是相当不错的体验，对于那些感兴趣的人，我整理了一页记
时间序列预测是一个过程，获得良好预测的唯一方法就是练习这个过程。
上一篇文章中文章讲了如何用服务等级协议（SLA）来评估我们的系统，并讲解了几个常用的SLA指标
机器学习是计算机科学、人工智能和统计学的研究领域。机器学习的重点是训练算法以学习模式并根据数据进行预测。机器学习特别有价值，因为它让我们可以使用计算机来自动化决策过程。
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！
在开发分类机器学习模型时遇到的挑战之一是类别不平衡。大多数用于分类的机器学习算法都是在假设平衡类的情况下开发的，然而，在现实生活中，拥有适当平衡的数据并不常见。因此，人们提出了各种方案来解决这个问题，以及一些应用这些解决方案的工具或者类库。例如，imbalanced-learn 这个python库，它实现了最相关的算法来解决类不平衡的问题。
在前几期，我们介绍了对象存储的对外接口规范、内部存储池分配以及快速根据标签查找到对象的实现。但是，这对于实现企业级和运营级SLA，还需要跨越一道鸿沟……
Prometheus 是一个开源的系统监控和警报工具，最初由 SoundCloud 开发，并于 2012 年发布为开源项目。它是一个非常强大和灵活的工具，用于监控应用程序和系统的性能，并根据预定义的规则触发警报。以下是对 Prometheus 的详细介绍：
OpenML是一个开放的机器学习平台，允许研究人员和开发者共享、搜索和比较机器学习实验。它提供了一个统一的界面来访问各种机器学习数据集、算法和评估指标。本文将介绍如何在Python中使用OpenML进行机器学习实验。
作者 ｜ Raúl Gracia，王钟乐，周煜敏，滕昱 审校 ｜ 蔡芳芳 1引言 流式应用程序通常从各种各样的来源 (例如，传感器、用户、服务器) 并发地采集数据，并形成一个事件流 (stream of events)。使用单个流来捕获由多个数据源生成的并行数据流可以使得应用程序能够更好地理解数据，甚至更有效地处理数据。例如，将来自一组传感器的数据输入到单一数据流中，就可以使得应用程序通过引用单一数据流来分析所有这类传感器数据。当这些单个的流可以以高并行度读取时，应用程序就能自行决定如何映射自身的抽象设计到
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。
负载测试、压力测试、强度测试、容量测试和可靠性测试是软件测试中的不同类型，每一种测试方法都有其特定的目的和关注点。
嗨伙计们，欢迎回来，非常感谢你的爱和支持，我希望你们都做得很好。在今天的版本中，我们将学习被称为sklearn的scikit-learn。
主持人： 非常感谢朱总的演讲和演示，之前我们所做的云计算市场调研中发现，客户对于云安全的信任和认可将直接决定客户的接受度。接下来工信部电信研究院主任何宝宏将和我们分享云无信不立。掌声有请！ 何宝宏： 大家好！大家可能谈了很多云计算的问题，云计算面临一个很重要的问题就是关于信任的问题。我们可以想上一代人三十年前我们的父辈会想把钱存在哪里？象我们今天一样存在银行吗？今天我们这一代人遇到同样的问题，我该不该把我们的数据把我们的计算存储托给云服务商，面临很大的挑战。 今天介绍的几个方面的内容，根据工信部研究院做的一
今天给大家介绍密歇根州立大学数学系Guowei Wei教授团队2020年2月14日发表在Nature Machine Intelligence上的文章：A topology-based network tree for the prediction of protein–protein binding affinity changes following mutation. 这篇文章将拓扑表示法与深度学习算法相结合，构建了一个基于拓扑的网络树，用于预测突变后蛋白-蛋白相互作用结合亲和力的变化。
模型评估与选择是数据科学面试中的核心环节，它考验候选者对模型性能的理解、评估方法的应用以及决策依据的逻辑。本篇博客将深入浅出地梳理Python模型评估与选择面试中常见的问题、易错点及应对策略，配以代码示例，助您在面试中脱颖而出。
机器学习很复杂。你可能会遇到一个令你无从下手的数据集，特别是当你处于机器学习的初期。 在这篇文章中，你将学到一些基本的关于建立机器学习模型的技巧，大多数人都从中获得经验。这些技巧由Marios Mic
学完了本书介绍的所有强大的方法，你现在可能很想马上行动，开始用你最喜欢的算法来解决数据相关的问题。但这通常并不是开始分析的好方法。机器学习算法通常只是更大的数据分析与决策过程的一小部分。为了有效地利用机器学习，我们需要退后一步，全面地思考问题。首先，你应该思考想要回答什么类型的问题。你想要做探索性分析，只是看看能否在数据中找到有趣的内容？或者你已经有了特定的目标？通常来说，你在开始时有一个目标，比如检测欺诈用户交易、推荐电影或找到未知行星。如果你有这样的目标，那么在构建系统来实现目标之前，你应该首先思考如何定义并衡量成功，以及成功的解决方案对总体业务目标或研究目标有什么影响。假设你的目标是欺诈检测。
距Scikit-Learn第一版发布已经有14年了，经历了24个beta版本，2021年9月它终于发布了1.0版本。Scikit-Learn已经被数千家公司、数据科学家、研究人员使用了很长一段时间，每个人都认为它是通用机器学习最广泛的框架。但是它刚刚才发布了1.0版，这听起来是不是很令人诧异。
最近在使用Python的机器学习库scikit-learn（sklearn）进行交叉验证时，遇到了一个警告信息："sklearn\cross_validation.py:41: DeprecationWarning: This module was deprecated in version 0.18"。这个警告信息表明使用到的模块在0.18版本中已被弃用。在本文中，我将分享如何解决这个警告信息的问题。
Docker的存储驱动在容器技术中起着关键作用，决定着如何在文件系统上存储和管理容器数据。有多种存储驱动可供选择，包括aufs、overlay2、devicemapper、zfs和btrfs等，每种驱动都有其独特的性能、稳定性和兼容性特点。为了得到最佳的容器性能和稳定性，评估并选择最合适的存储驱动是至关重要的。
编译 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文主要介绍了本系列的第三项特征工程与特征选择。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。（本系列第一篇：点击查看） 大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习。但是，实际情况往往是，学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中。就像你的脑海中已经有了一块块”拼图“（机器学习技术），你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中。如果你也遇见过同样的问题，那么这篇文章应该是你想要的。本系列文章将介
从Elasticsearch 8.13版本开始，我们原生集成了Learning To Rank (LTR)功能。LTR利用训练过的机器学习（ML）模型为你的搜索引擎构建一个排名函数。通常，该模型作为第二阶段的重新排序器，以改进由第一阶段简单检索算法返回的搜索结果的相关性。
Scikit-Learn 提供了许多内置的评估器（Estimator）来进行机器学习任务，但在某些情况下，我们可能需要自定义评估器以满足特定需求。本篇博客将深入介绍如何在 Scikit-Learn 中创建和使用自定义评估器，并提供详细的代码示例。
AI 科技评论按：OpenAI 于今日发布了 Neural MMO，它是一个为强化学习智能体创建的大型多智能体游戏环境。该平台支持在一个持久、开放的任务中使用大规模且数量可变的智能体。将更多的智能体和物种囊括到环境中可以更好地执行探索任务，促进多种生态位的形成，从而增强系统整体的能力。
OpenAI Sora团队核心成员Tim Brooks和Bill Peebles对通用人工智能的实现分享了一些他们的看法，作为Sora研究负责人，他们表示：「视频生成技术将通过模拟一切来实现AGI」。
该文章介绍了技术社区中的内容编辑人员所需要掌握的技能和职责，包括文本编辑、校对、内容质量审核、知识审核、合规性审核、社区管理、媒体管理、团队协作和沟通、培训和教育、以及执行和推行政策和流程等。同时，该文章也介绍了技术社区中的内容编辑人员所需要掌握的技能，包括数字素养、语言和写作技能、媒体管理和沟通技能、流程和政策的制定和执行能力、培训和教育能力、团队协作和领导能力等。该文章旨在为技术社区中的内容编辑人员提供实用的指南和参考，以便他们可以更好地履行其职责并推动技术社区的发展。
线性回归（Linear Regression）是一种常见的统计方法和机器学习算法，用于根据一个或多个特征变量（自变量）来预测目标变量（因变量）的值。在许多实际应用中，线性回归因其简单性和有效性而被广泛使用，例如预测房价、股票市场分析、市场营销和经济学等领域。
本篇文章是为不知道技术的HR老师们如何问问题的时候方便搜索，不会面试直接看这篇文章就够了。
【磐创AI导读】：本文是一个完整的机器学习项目在python中的演练系列第第四篇。详细介绍了超参数调整与模型在测试集上的评估两个步骤。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习。但是，实际情况往往是，学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中。就像你的脑海中已经有了一块块”拼图“（机器学习技术），你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中。如果你也遇见过同样的问题，那么这篇文章应该是你想要的。本系列文章将介绍
作者 Bunmi Akinremi 我清楚地记得两年前参加的一次机器学习黑客马拉松，当时我正处于数据科学职业生涯的初期。这是由尼日利亚数据科学组织的训练营的资格预审黑客马拉松。 该数据集包含有关某些员工的信息。我必须预测员工是否应该升职。在尝试改进和设计功能几天后，该模型的准确率似乎在 80% 左右波动。 我需要做点什么来提高我在排行榜上的分数。我开始手动调整模型——得到了更好的结果。通过更改参数，移动的准确度提高到 82%（这一移动非常重要，任何参加过黑客马拉松的人都会证明这一点！）。很兴奋，我开始调整其
导语：文章是 Amazon 在SIGMOD'17 上最新发表的关于 Aurora论文的翻译版本，详尽的介绍了 Aurora 设计背后的驱动和思考，以及如何在云上实现一个同时满足高并发、高吞吐量、高稳定
存储系统中有两种扩展方式： Scale Out（也就是Scale horizontally）横向扩展，比如在原有系统中新增一台服务器。 Scale Up（也就是Scale vertically）纵向扩展，在原有机器上增加 CPU 、内存。
这篇文章我们接着前一篇文章，使用Weather Underground网站获取到的数据，来继续探讨用机器学习的方法预测内布拉斯加州林肯市的天气。上一篇文章我们已经探讨了如何收集、整理、清洗数据。这篇文章我们将使用上一篇文章处理好的数据，建立线性回归模型来预测天气。为了建立线性回归模型，我要用到python里非常重要的两个机器学习相关的库：Scikit-Learn和StatsModels 。第三篇文章我们将使用google TensorFlow来建立神经网络模型，并把预测的结果和线性回归模型的结果做比较。这篇文章中会有很多数学概念和名词，如果你理解起来比较费劲，建议你先google相关数据概念，有个基础的了解。
【导读】你可能在你的机器学习研究或项目中使用分类精度、均方误差这些方法衡量模型的性能。当然，在进行实验的时候，一种或两种衡量指标并不能说明一个模型的好坏，因此我们需要了解常用的几种机器学习算法衡量指标
在本文中，我们将深入探讨机器学习的基本原理和常见算法，并提供实际的代码示例。通过本文，读者将了解机器学习的核心概念，如监督学习、无监督学习和强化学习，以及如何在Python中使用Scikit-Learn库构建和训练机器学习模型。
本文介绍了如何用XGBoost做时间序列预测，包括将时间序列转化为有监督学习的预测问题，使用前向验证来做模型评估，并给出了可操作的代码示例。
苹果于 WWDC 2023 上推出新框架 SwiftData，提供声明性的、以 Swift 为先的 API，可在 iOS 应用中进行数据持久化工作。SwiftData 可轻松将一个 Swift 类转换为一个持久化模型，非常适合同 SwiftUI 一并使用。
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