人工智能遇见磐创

2020年9月17日

摘要：作者|Conor O'Sullivan 编译|VK 来源|Towards Data Science 主成分分析（PCA）是一个很好的工具，可以用来降低特征空间的维数。PCA的显著优点是它能产生不相关的特征，并能提高模型的性能。它可以帮助你深入了解数据的分类能力。在本文中，我将带你了解如何使用PCA 阅读全文

posted @ 2020-09-17 23:34 人工智能遇见磐创阅读(1505) 评论(0) 推荐(0) 编辑

深度学习框架 CatBoost 介绍

摘要：作者|Félix Revert 编译|VK 来源|Towards Data Science 介绍我翻阅了CatBoost的文档之后，我被这个强大的框架震惊了。CatBoost不仅在你提供给它的任何数据集上构建了一个最精确的模型，其中只需要最少的数据准备。它还提供了迄今为止最好的开源解释工具，以及快阅读全文

posted @ 2020-09-17 23:23 人工智能遇见磐创阅读(1756) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年9月16日

预训练词嵌入

摘要：作者|ARAVIND PAI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述理解预训练词嵌入的重要性了解两种流行的预训练词嵌入类型：Word2Vec和GloVe 预训练词嵌入与从头学习嵌入的性能比较介绍我们如何让机器理解文本数据？我们知道机器非常擅长处理和处理数字数据，但如果我们向阅读全文

posted @ 2020-09-16 23:24 人工智能遇见磐创阅读(823) 评论(0) 推荐(0) 编辑

变分自编码器如何淘汰经典的推荐系统

摘要：作者|Quentin Bacuet 编译|VK 来源|Medium 随着信息过载的增加，我们不可能通过观看海量的内容来获取我们想要的项目。推荐系统可以来拯救我们。推荐系统是一种模型，通过向用户展示他们可能感兴趣的内容，帮助他们探索音乐和新闻等新内容。在Snipfeed，我们每天处理成千上万的内容，阅读全文

posted @ 2020-09-16 23:19 人工智能遇见磐创阅读(403) 评论(0) 推荐(1) 编辑

机器学习模型的度量选择二

摘要：作者|Alvira Swalin 编译|VK 来源|Medium 本系列的第二部分主要讨论分类度量在第一篇中，我们讨论了回归中使用的一些重要指标、它们的优缺点以及用例。这一部分将集中讨论分类中常用的度量，以及在具体的背景中应该选择哪种。定义在讨论每种方法的优缺点之前，我们先了解一下分类问题中使阅读全文

posted @ 2020-09-16 23:05 人工智能遇见磐创阅读(293) 评论(0) 推荐(0) 编辑

预测酒店预订需求

摘要：作者|Dimas Adnan 编译|VK 来源|Towards Data Science 在本文中，我想写一篇关于如何使用Python和Jupyter Notebook构建预测模型的文章。我在这个实验中使用的数据是来自Kaggle的酒店预订需求数据集：https://www.kaggle.com/j 阅读全文

posted @ 2020-09-16 20:55 人工智能遇见磐创阅读(432) 评论(0) 推荐(0) 编辑

使用Python预测缺失值

摘要：作者|Sadrach Pierre, Ph.D. 编译|VK 来源|Towards Data Science 对于数据科学家来说，处理丢失的数据是数据清理和模型开发过程中的一个重要部分。通常情况下，真实数据包含多个稀疏字段或包含错误值的字段。在这篇文章中，我们将讨论如何建立可以用来填补数据中缺失或错阅读全文

posted @ 2020-09-16 20:33 人工智能遇见磐创阅读(775) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年9月15日

Mercari数据集——机器学习&深度学习视角

摘要：作者|Yogeeshwari S 编译|VK 来源|Towards Data Science 我很高兴与大家分享我的机器学习和深度学习经验，同时我们将在一个Kaggle竞赛得到解决方案。学习过程的分析也是非常直观，具有娱乐性和挑战性。希望这个博客最终能给读者一些有用的学习帮助。目录业务问题误差阅读全文

posted @ 2020-09-15 21:45 人工智能遇见磐创阅读(621) 评论(0) 推荐(0) 编辑

初学者教程：KNN分类器

摘要：作者|Rashida Nasrin Sucky 编译|VK 来源|Towards Data Science KNN分类器是一种非常流行的监督机器学习技术。本文将用一个例子来解释KNN分类器什么是监督学习？以下是百度百科：监督学习是指：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的阅读全文

posted @ 2020-09-15 21:29 人工智能遇见磐创阅读(1285) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年9月14日

基于LSTM和词嵌入的tweet文本分类

摘要：作者|Emmanuella Anggi 编译|VK 来源|Towards Data Science 在这篇文章中，我将详细介绍如何使用fastText和GloVe作单词嵌入到LSTM模型上进行文本分类。我在写关于自然语言生成的论文时对词嵌入产生了兴趣。词嵌入提高了模型的性能。在本文中，我想看看每种阅读全文

posted @ 2020-09-14 22:11 人工智能遇见磐创阅读(469) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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