随机森林是常用的非线性用于构建分类器的算法，它是由数目众多的弱决策树构建成森林进而对结果进行投票判断标签的方法。

数据预处理是数据分析和机器学习的关键步骤。它包括数据清洗、处理缺失值、特征工程等。

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。

但在 20 世纪，这一理论被重新发现并广泛应用于各个领域，如机器学习、医学诊断和金融分析等

介绍机器学习领域的最新趋势，如迁移学习、强化学习等，并讨论它们如何影响现有的机器学习模型。

在使用Jupyter Notebook进行数据分析、机器学习或其他编程任务时，我们常常会用到各种插件来增强其功能。

随着科技的进步和医疗需求的增长，医疗健康领域正经历着前所未有的变革。机器学习作为一种强大的数据分析工具，能够显著提升医疗健康领域的诊疗效率和质量。通过融合机器学...

数据可视化不仅仅是把数字变成图形那么简单，它是一种强大的工具，能够帮助我们从数据中获得洞察力，并以此做出更加明智的决策。无论是产品开发还是市场营销，一个清晰的数...

时间拉回 2019 年，有「计算机界诺贝尔奖」之称图灵奖获得者公布，深度学习三巨头：Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Yann LeC...

Adaboost，全称为 Adaptive Boosting，由 Freund 和 Schapire 于 1996 年提出，是一种迭代的机器学习算法。Adabo...

张量是深度学习中用于表示数据的核心结构，它可以视为多维数组的泛化形式。在机器学习模型中，张量用于存储和变换数据，是实现复杂算法的基石。本文基于 Pytorch

首先可通过Python获取的任意年度的球队数据，保存在本地文件夹后，更改名为“nwz”的代码中的路径folder为数据文件路径，即可导入球队各类数据而后进行特征...

数据科学领域中，聚类是一种无监督学习方法，它旨在将数据集中的样本划分成若干个组，使得同一组内的样本相似度高，而不同组之间的样本相似度低。K-means聚类是其中...

心房颤动 (AF) 是最常见的心律失常形式，与大量的发病率和死亡率相关。由于缺乏对直接维持人类心房中房颤的潜在心房解剖结构的基本了解，目前房颤的临床治疗效果不佳...

PyTorch 是一个大型的机器学习库，它允许开发人员通过GPU加速，来执行张量计算、创建动态计算图、并自动计算出梯度。此外，PyTorch还提供了丰富的API...

几十年来，从时间维度上看，信息呈指数爆炸式的增长，数据和信息已经成为一种重要的生产资料了。

神经元是神经网络中的基本处理单元，模拟生物神经元的功能。它接收输入，进行加权求和，然后通过一个激活函数生成输出。

mlxtend(machine learning extensions，机器学习扩展)是一个用于日常数据分析、机器学习建模的有用Python库。

继续更新机器学习扩展包MLxtend的文章。本文介绍如何使用MLxtend来绘制与分类模型相关的决策边界decision_regions。