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https://medium.com/machine-learning-for-humans/why-machine-learning-matters-6164faf1df12 Vishal Maini的“最佳机器学习资源”本文是上述系列的一部分。我单独提到它是因为它有一套与机器学习相关的非常好非常全面的链接。 https://medium.com/machine-learning-for-humans/how-to-learn-machine-learning-24d53bb...
2、牛顿法用于最优化 在最优化的问题中,线性最优化至少可以使用单纯行法求解,但对于非线性优化问题,牛顿法提供了一种求解的办法。假设任务是优化一个目标函数f,求函 数f的极大极小问题,可以转化为求解函数f的导数f'=0的问题,这样求可以把优化问题看成方程求解问题(f'=0)。剩下的问题就和第一部分提到的牛顿 ...
下面是一个例子,用scikit-learn定义的决策树,然后使用特征和目标变量去拟合。 fromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressor#Define model.Specify a number for random_state to ensure same results each runmelbourne_model=DecisionTreeRegressor(random_state=1)#fit modelmelbourne_model.fit(X,y)DecisionTreeRegressor...
Vishal Maini的“人类学习机器学习指南”本指南旨在供任何人使用。将讨论概率、统计、编程、线性代数和微积分的基本概念,从本系列获得干货无需预备知识。” https://medium.com/machine-learning-for-humans/why-machine-learning-matters-6164faf1df12 Vishal Maini的“最佳机器学习资源”本文是上述系列的一部分。我单独...
shap.force_plot(k_explainer.expected_value[1], k_shap_values[1], data_for_prediction) 运行结果的图表类似如下图形, 其中左边(红色)代表当前样本相对于baseline增加的预测值 右边(蓝色)代表当前样本相对于baseline减少的预测值 左边(红色) - 右边(蓝色) => output_value - base_value ...
Intermediate Machine Learning Data Visualization Pandas Feature Engineering Deep Learning Intro to SQL Advanced SQL Geospatial Analysis Microchallenges Machine Learning Explainability Natural Language Processing Intro to Game AI and Reinforcement Learning Kaggle能为锐意进取的优秀数据科学家提供丰富的资源，千万不要...
深度学习（Deep Learning）和机器学习（Machine Learning）是人工智能领域中的重要概念。机器学习是一门让计算机从数据中自动学习和提取知识、模式、规律的学科和方法。它旨在使计算机能够在没有明确编程的情况下，通过对大量数据的分析和处理，进行预测、分类、识别等任务。深度学习则是机器学习的一个分支。它主要基于人工...
原文链接:approaching almost any machine learning problem--abhishek thakur 前言 几乎每一个科学家日常之一是处理大量的数据。有人说几乎是60-70%的时间是花在数据清洗中,以及将数据转变为适合机器学习的格式。这篇文章主要集中在于第二部分,例如:运用机器学习以及包括前面的步骤。这里所讨论的内容是基于我参加几百场...
NLP（自然语言处理）、LLM（大语言模型）及想往这个方向走的大学生，目标冲击国内211985、欧美和新加坡...