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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。
机器学习和数据科学领域的工作充满挑战和乐趣,在我踏上人工智能探索之路的初期,我对能够参与项目感到无比兴奋。
今天我们来聊聊达叔 6 大核心算法之 —— k-means 算法。最早由斯坦福大学的 J. B. MacQueen 于 1967 年提出,后来经过许多研究者的改...
高斯过程算法是一种强大的非参数机器学习方法,广泛应用于回归、分类和优化等任务中。其核心思想是利用高斯分布来描述数据的分布,通过核函数来度量数据之间的相似性。与传...
在许多实际场景中,简单的线性回归无法捕捉复杂的模式,这时候就该祭出我们多项式回归大法了,一种在数据分析和预测中常用的机器学习方法。
在机器学习和数据科学的江湖中,评估模型的好坏是非常关键的一环。而 ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和 AUC(A...
库简介:D3Blocks是一个基于d3 javascript (d3js)的图形库,通过只需少量的Python代码就能创建出视觉上吸引人且实用的图表!
Python
A/B Testing (A/B 测试) A/B测试是一种在线实验,通过对比测试两个版本的不同效果,来找出哪个更符合我们的需求。
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