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张俊红

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如何向5岁小孩解释什么是支持向量机（SVM）？

机器学习神经网络深度学习人工智能

编辑：王萌(深度学习冲鸭公众号) 著作权归作者所有，本文仅作学术分享，若侵权，请联系后台删文处理今天和大家分享一个入门级分类方法的讲解吧！什么是SVM？关于什么是SVM这个事情，就要必须要说一说刘强西救爱人的故事：在很久以前的情人节，魔鬼抢走了刘强西的爱人，旅馆老板刘强西便发誓要救他的爱人。来到魔鬼的城堡前，魔鬼和他玩了一个游戏，只要他通过了就放走他的爱人。魔鬼在桌子上似乎有规律放了两种颜色的球，说：“你用一根棍分开它们？要求：即便再放更多球之后，仍然能将它们分开。” 于是刘强西这样放，干

2022-09-27

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30个数据科学工作中必备的Python包！

机器学习 scikit-learn 神经网络深度学习人工智能

来源丨数据STUDIO 在本文中，云朵君将介绍一些非常独特的并且好用的 Python 包，它们可以在许多方面帮助你构建数据的工作流。 Python 可以说是最容易入门的编程语言，在numpy，scipy等基础包的帮助下，对于数据的处理和机器学习来说Python可以说是目前最好的语言，在各位大佬和热心贡献者的帮助下Python拥有一个庞大的社区支持技术发展，开发两个各种 Python 包来帮助数据人员的工作。 1、Knockknock Knockknock是一个简单的Python包，它会在机器学习模型训练结束

2022-08-26

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数据科学中的10个重要概念和图表

css 编程算法机器学习神经网络深度学习

“当算法给你一条曲线时，一定要知道这个曲线的含义！” 1、偏差-方差权衡这是一个总是在机器学习最重要理论中名列前茅的概念。机器学习中的几乎所有算法（包括深度学习）都努力在偏差和方差之间取得适当的平衡，这个图清楚地解释了二者的对立关系。 2、基尼不纯度与熵 Gini（缺乏同质性的度量）和 Entropy（随机性的度量）都是决策树中节点不纯度的度量。对于这两个概念更重要的是要了解它们之间的关系，以便能够在给定的场景中选择正确的指标。基尼不纯度（系数）通常比熵更容易计算（因为熵涉及对数计算）

2022-08-26

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提高数据科学效率的 8 个Python神库！

机器学习 pytorch 神经网络深度学习人工智能

来源丨数据STUDIO 在进行数据科学时，可能会浪费大量时间编码并等待计算机运行某些东西。所以我选择了一些 Python 库，可以帮助你节省宝贵的时间。 1、Optuna Optuna 是一个开源的超参数优化框架，它可以自动为机器学习模型找到最佳超参数。最基本的（也可能是众所周知的）替代方案是 sklearn 的 GridSearchCV，它将尝试多种超参数组合并根据交叉验证选择最佳组合。 GridSearchCV 将在先前定义的空间内尝试组合。例如，对于随机森林分类器，可能想要测试几个不同的树的最大深度

2022-08-26

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14种数据异常值检验的方法！

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来源：宅码作者：AI 本文收集整理了公开网络上一些常见的异常检测方法（附资料来源和代码）。不足之处，还望批评指正。一、基于分布的方法 1. 3sigma 基于正态分布，3sigma准则认为超过3sigma的数据为异常点。图1: 3sigma def three_sigma(s): mu, std = np.mean(s), np.std(s) lower, upper = mu-3*std, mu+3*std return lower, upper 2. Z-score

2022-05-30

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离开互联网上岸1年后，后悔了！重回大厂内卷

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来源：cnblogs.com/peiyu1988.html 01 前言 2019年初，我通过一整天的笔试及面试加入一家（某一线城市国资委全资控股）某集团的研究机构（中央研究院），任职高级软件工程师（中级职称）；在这边工作了整整一年，目前已经跳槽到一家互联网公司，在回头看看这一整年，感受颇深，只好一吐为快，以便对想进入国企的程序员帮助及借鉴。 02 入职考试笔试部分：国企面试与其他企业并没有太大区别，首先是笔试，一般都是前面50道选择题，后面两道是开放性的大题，大题没有固定答案，只要符合社会主义核

2022-04-18

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图解10大机器学习算法

编程算法决策树机器学习神经网络

今天给大家分享一篇机器学习算法的文章，利用图解的方式介绍了10大常见的机器学习算法。看正文： ---- 在机器学习领域，有种说法叫做“世上没有免费的午餐”，简而言之，它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果，这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。举个例子来说，你不能说神经网络永远比决策树好，反之亦然。模型运行被许多因素左右，例如数据集的大小和结构。因此，你应该根据你的问题尝试许多不同的算法，同时使用数据测试集来评估性能并选出最优项。当然，你尝试的算法必须和你的问题相切合，其中的门道便是机器学

2022-03-25

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如何轻松学习Python数据分析？

python 数据分析机器学习神经网络

今天这篇文章来聊聊如何轻松学习『Python数据分析』，我会以一个数据分析师的角度去聊聊做数据分析到底有没有必要学习编程、学习Python，如果有必要，又该如何学习才能做到毫不费力。

2019-05-05

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朴素贝叶斯详解

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

总第78篇一、统计知识 01|随机事件： 1、概念随机事件是在随机试验中，可能出现也可能不出现，而在大量重复试验中具有某种规律性的事件叫做随机事件(简称事件)。随机事件通常用大写英文字母A、B、C等表示。随机试验中的每一个可能出现的试验结果称为这个试验的一个样本点，记作ωi。全体样本点组成的集合称为这个试验的样本空间，记作Ω．即Ω={ω1，ω2，…，ωn，…} 随机事件中的事件形式可能由各种形式，比如{"正面","反面"}，{"优","良","差"}。 2、条件概率 P(A|B)=P(AB)/P(B

2018-04-11

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