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磐创AI技术团队的专栏

定期分享机器学习深度学习相关优质原创文章
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CFXplorer: 生成反事实解释的Python包
随着机器学习模型在现实场景中的应用越来越广泛,解释模型的可解释性变得越来越重要。了解模型如何做出决策不仅有益于模型的用户,还有助于受模型决策影响的人们理解。为了解决这个问题,人们开发了反事实解释,因为它们允许个体了解通过扰动原始数据如何实现期望的结果。在短期内,反事实解释可能向受机器学习模型决策影响的人提供可行的建议。例如,一个被拒绝贷款申请的人可以了解这次可以采取什么措施来获得接受,并且这对改进下一次申请是有用的。
磐创AI
2024-06-07
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使用Python进行图像处理
好吧,这个概念是天空的图片是相对平坦的。另一方面,摩天大楼是颜色、形状、窗户、水泥等的混合体。
磐创AI
2024-05-27
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Python列表创建的技巧
《Effective Python》是Brett Slatkin撰写的一本涵盖59种写更好Python代码的具体方法的书籍。该书以随机访问的方式编写,每个主题都有独立的源代码。对于中级Python程序员来说,无论是工程师还是数据科学家,这是一个很好的资源,因为它涵盖了可以以任何顺序学习的广泛主题范围。
磐创AI
2024-04-03
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在Python中使用交叉验证进行SHAP解释
在许多情况下,由于其出色的预测性能和处理复杂非线性数据的能力,机器学习模型通常优于传统的线性模型。然而,机器学习模型常见的批评是它们缺乏可解释性。例如,集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果结合起来生成它们的结果。尽管这通常导致更好的性能,但它使得很难知道数据集中每个特征对输出的贡献是多少。
磐创AI
2024-03-22
2290
使用Python在自定义数据集上训练YOLO进行目标检测
最近开始在计算机视觉领域工作。在这些早期日子里,我们正在研究各种目标检测算法的工作原理。其中最知名的算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN和当然是YOLO。
磐创AI
2024-02-26
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使用Python和LightweightMMM衡量广告效果
媒体组合建模,也称为市场组合建模(MMM),是一种帮助广告商量化多个市场投资对销售的影响的技术。
磐创AI
2023-12-26
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使用机器学习实现压力检测详细教程(附Python代码演练)
压力是身体和心灵对要求或挑战性情况的自然反应。它是身体对外部压力或内部思想和感受做出反应的方式。压力可能由多种因素引发,例如工作压力、经济困难、人际关系问题、健康问题或重大生活事件。
磐创AI
2023-08-29
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端到端案例研究:自行车共享需求预测详细教程(附python代码演练)
共享单车需求分析是指研究影响共享单车服务使用的因素以及不同时间、地点对自行车的需求。此分析的目的是了解自行车使用的模式和趋势,并对未来需求做出预测。这篇文章将研究统计机器学习方法如何分析给定的数据。
磐创AI
2023-08-29
1.9K0
使用机器学习进行压力标准测试(附Python代码演练)
压力是身体和心灵对要求或挑战性情况的自然反应。它是身体对外部压力或内部思想和感受做出反应的方式。压力可能由多种因素引发,例如工作压力、经济困难、人际关系问题、健康问题或重大生活事件。
磐创AI
2023-08-29
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Python类中的属性
通常,在编程中,当某物是公共的时,你可以访问它并使用它;当它是私有的时,你不能。这就像思考某事与说出某事:当你思考某事时,它是你自己的;但是,无论你大声说出什么,它都不再只属于你,而变得公开。
磐创AI
2023-08-29
1730
机器学习预测作物产量模型 Flask 部署详细教程(附python代码演练)
作物产量预测是农业中重要的预测分析技术。这是一种农业实践,可以帮助农民和农业企业预测特定季节的作物产量、何时种植作物、何时收获以获得更高的作物产量。预测分析是一种强大的工具,可以帮助改善农业决策。它可用于作物产量预测、风险缓解、降低化肥成本等。
磐创AI
2023-08-29
1.7K1
4个神奇的python库,数据科学神器!(附代码演练)
在本文中,我将分享4个鲜为人知的Python库,我觉得它们没有得到应有的关注度,这些库可以帮助你将Data Science项目提高到一个新的水平。让我们开始吧,介绍顺序是:
磐创AI
2023-08-29
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用PyTorch从零开始实现Word2Ve详细教程(附Python代码演练)
自然语言处理(NLP)中的一个重要组成部分是将单词、短语或更大的文本体转化为连续的数值向量。有许多实现此任务的技术,但在本文中,我们将着重介绍一种在2013年发表的技术,称为Word2Vec。
磐创AI
2023-08-29
2.3K0
AI自动化测试的Github工作流详细教程(附Python代码示例)
对于每一个项目,无论是软件开发还是数据应用程序都是由后端的预测模型驱动的,最终产品的质量取决于团队在产品生命周期的各个阶段所进行的严格测试。测试工程师努力在产品发布之前发现它们,但它们总是悄悄地出现,而且它们经常重复出现,即使是最好的手动测试过程,这些问题也有时是非常琐碎的,而手动测试过程中却没有发现这些问题。唯一的方法就是自动化这个过程。
磐创AI
2023-08-29
8500
Python主题建模详细教程(附代码示例)
主题建模是自然语言处理(NLP)和文本挖掘中常用的技术,用于提取给定文本的主题。利用主题建模,我们可以扫描大量的非结构化文本以检测关键词、主题和主题。
磐创AI
2023-08-29
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创建一个 Python 应用程序来衡量客户终身价值 (CLV)
客户终身价值是企业在特定客户与企业关联期间从特定客户那里获得的利润。每个行业都有自己的一套指标,可以跟踪和衡量这些指标,以帮助企业瞄准正确的客户并预测未来的客户群。
磐创AI
2021-11-19
1K0
一行Python代码中自动化文本处理
自然语言处理(NLP)是人工智能的一个子领域,涉及计算机与自然语言之间的交互。它围绕着如何训练一个能够理解和实现自然语言任务使用的数据科学模型展开。
磐创AI
2021-09-03
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AWS医疗NLP
命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是目前最流行和最有需求的自然语言处理任务之一。随着NER的扩展,它也变得更加特定于领域。
磐创AI
2021-09-03
1.5K0
Keras: 基于Python的深度学习库
Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API,它能够以TensorFlow, CNTK或者 Theano作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果,是做好研究的关键。
磐创AI
2021-08-05
7970
NLP构建代码生成器
在这个博客中,我尝试构建一个python代码生成器,可以将简单的英语问题语句转换为相应的python代码。
磐创AI
2021-08-05
1.2K0
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