在机器学习中，分类和回归是两大核心算法。它们广泛应用于不同类型的预测问题。分类用于离散的输出，如预测图像中的对象类型，而回归则用于连续输出，如预测房价。本文将深...

Scikit-Learn 是 Python 领域中最受欢迎的机器学习库之一，基于 NumPy 和 Pandas 等科学计算库构建，提供了丰富的机器学习算法接口。...

在上一篇博客中，我们初步探讨了机器学习如何成为解锁数据背后智慧的关键工具。现在，让我们进一步拓展这个话题，深入解析机器学习的内在机制、最新进展以及它对未来的深远...

Denser Retriever 项目是 RAG 强大功能的典型示例。这项开源计划将多种搜索技术整合到一个平台中，使用梯度增强 (xgboost) 机器学习技术...

ASTER L2 Surface Radiance - VNIR and Crosstalk Corrected SWIR V003

本次分析使用的数据来自"yc_data.csv"，该文件包含了 Y Combinator（YC）创业加速器投资的公司详细信息:

本作品采用加拿大开放式政府许可协议 (http://open.canada.ca/en/open-government-licence-canada) 进行许可...

激活函数（Activation Function）是神经网络中非常关键的组成部分，主要用于在神经网络的节点（或称神经元）上引入非线性因素。这是因为神经网络的基本...

提升Boosting是一个机器学习技术，可以用于回归和分类问题，它每一步产生一个弱预测模型（如决策树）并加权累加到总模型中；如果每一步的弱预测模型生成都是依据损...

Baggging 框架通过有放回的抽样产生不同的训练集，从而训练具有差异性的弱学习器，然后通过平权投票、多数表决的方式决定预测结果。

集成学习通过引入多样性机制，如Bagging、Boosting等策略，有效缓解了这些问题，使得模型更加鲁棒和可靠。因此，掌握集成学习不仅是提升机器学习项目性能的...

imbalanced-learn是一个基于Python的开源库，专门用于处理不平衡数据集的机器学习问题。该库提供了一系列的重采样技术、组合方法和机器学习算法，旨...

联合概率： 表示多个条件同时成立的概率，P(AB) = P(A) P(B|A) 特征条件独立性假设：P(AB) = P(A) P(B)

有的同学可能在大学学习过一门课程叫《数据结构》，里面有一个重要的结构就是“树”，和现实生活中的树一样，树的主要由四部分树根、树干、树枝、树叶组成，今天的决策树也...

在KNN算法中直接可以得出预测结果，但是如果想输出预测结果，还要输出预测结果的概率，这时候就需要使用逻辑回归解决问题。

逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的 一种分类模型 ，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归。由于算法的简单和高效，在实际中应用...

在解决回归过拟合中，我们选择正则化。但是对于其他机器学习算法如分类算法来说也会出现这样的问题，除了一些算法本身作用之外（决策树、神经网络），我们更多的也是去自己...

批量梯度下降法，是梯度下降法最常用的形式，具体做法也就是在更新参数时使用所有的样本来进行更新。

一个人 被困在山上，需要从山上下来 (i.e. 找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低。

线性回归(Linear regression)是利用 回归方程(函数) 对 一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间 关系进行建模的一种分析方式。