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机器学习天降福音!数据科学家、Kaggle大师发布「ML避坑宝典」
---- 新智元报道   编辑:Aeneas 如願 【新智元导读】软件架构师、数据科学家、Kaggle大师Agnis Liukis近日撰写了一篇文章,讲述了在机器学习中,初学者最常见的一些错误及解决方案。 数据科学和机器学习正变得越来越流行。 进入这个领域的人数,每天都在增长。 这意味着,很多数据科学家在构建第一个机器学习模型时,并没有丰富的经验,所以很容易发生错误。 以下就是机器学习解决方案中一些最常见的初学者错误。 在需要的地方没有使用数据归一化 对初学者来说,把特征放入模型,然后等着它给出预
新智元
2022-08-26
1710
吴恩达预热新课!万字博客回顾机器学习算法起源
---- 新智元报道   编辑:LRS 【新智元导读】吴恩达最近发布了一篇博客,介绍了几个基础算法的起源和直观理解,还宣传了一下自己重置版机器学习课程:目的竟是为了复习一遍! 神经网络模型在学术界和工业界都处于绝对的垄断地位,使得「机器学习」几乎要跟「深度学习」划上等号了。 作为深度学习的领军人,吴恩达自然也是深度学习的忠实使用者。 最近吴恩达在博客网站上发表了一篇特刊,表示自己由于常年使用神经网络,已经快忘了该怎么用传统的机器学习算法了! 因为深度学习并非在所有场景下都好用,所以在「盲目」使用神经
新智元
2022-06-10
3890
一文读懂可解释机器学习简史,让你的模型再也不是「Black Box」
当机器学习模型用在产品、决策或者研究过程中的时候,「可解释性」通常是一个决定因素。
新智元
2020-10-29
7400
AI不是万灵神药!看看普林斯顿大学的这份“假AI防骗报告”
AI不是万灵药,但越来越多的人把它说成是万灵药,在这些人的鼓吹下,更多的人可能真的会把AI当成万灵药。
新智元
2019-11-26
4590
【斯坦福CS229】一文横扫机器学习要点:监督学习、无监督学习、深度学习
给定一组与输出{y(1),...,y(m)}相关联的数据点{x(1),...,x(m)},我们希望构建一个能够根据x值预测y值的分类器。
新智元
2018-09-25
6670
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