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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。
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...
更多内容,见微*公号往期文章:有史以来最详细的卷积神经网络(CNN)及其变体讲解!!!(多图)
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:
在现代自然语言处理(NLP)领域,Transformer 模型的出现带来了革命性的变化。它极大地提升了语言模型的性能和效率,而自注意力机制是其中的核心组件。
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:
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
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...
在当今的人工智能(AI)领域,Embedding 是一个不可或缺的概念。如果你没有深入理解过 Embedding,那么就无法真正掌握 AI 的精髓。接下来,我们...
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...
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...
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...
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;
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。
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。
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,...
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
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...
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!
然而,随着时间的推移,AI不再仅仅是幻想的产物,它已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。
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