摘要: 大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 抱个拳,送个礼 预警:今天文章的描述可能会让你有点别扭;如感到不适,请及时停止 在我行走江湖的行囊中,有两件利器,tableau与matplotlib,它们足以让我应对各种数据可视化的较 阅读全文
posted @ 2024-07-04 23:42 算法金「全网同名」 阅读(38) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: ​ 大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 抱个拳,送个礼 读者参加面试,竟然在 LeNet 这个基础算法上被吊打~ LeNet 确实经典,值得好好说道说道 更多内容,见微*公号往期文章:有史以来最详细的卷积神经网络(CNN) 阅读全文
posted @ 2024-07-03 23:48 算法金「全网同名」 阅读(29) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 在算法模型构建中,我们经常需要计算样本之间的相似度,通常的做法是计算样本之间的距离。 今天,一键拿下九种距离算法。走你~ 一、欧氏距离 (Euclidean Distance) 定义与公 阅读全文
posted @ 2024-07-02 23:55 算法金「全网同名」 阅读(35) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 抱个拳,送个礼 在现代自然语言处理(NLP)领域,Transformer 模型的出现带来了革命性的变化。它极大地提升了语言模型的性能和效率,而自注意力机制是其中的核心组件。 今个儿我们将 阅读全文
posted @ 2024-07-01 22:45 算法金「全网同名」 阅读(312) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 线性回归的理论依据是什么? 多重共线性是什么,它如何影响线性回归模型? 什么是自相关性,自相关性对线性回归有什么影响? 什么是异方差性,如何检测和处理异方差性? 训练数据与测试数据分布不 阅读全文
posted @ 2024-06-30 23:56 算法金「全网同名」 阅读(42) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 1. 方差 方差是统计学中用来度量一组数据分散程度的重要指标。它反映了数据点与其均值之间的偏离程度。在数据分析和机器学习中,方差常用于描述数据集的变异情况 1.1 定义与计算方法 方差的 阅读全文
posted @ 2024-06-29 23:31 算法金「全网同名」 阅读(28) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 大侠幸会,在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top [日更万日,让更多人享受智能乐趣] 构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能,这是通过使用验证指标来完成的。 选择正确的验证指标就像选择一副水晶球:它使我们能够以清晰的视野看到模型的性能。 在本指南中,我们将探讨分类和回归的 阅读全文
posted @ 2024-06-28 23:28 算法金「全网同名」 阅读(135) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 抱个拳,送个礼 在当今的人工智能(AI)领域,Embedding 是一个不可或缺的概念。如果你没有深入理解过 Embedding,那么就无法真正掌握 AI 的精髓。接下来,我们将深入探讨 阅读全文
posted @ 2024-06-27 22:53 算法金「全网同名」 阅读(56) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ​ 大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 在光谱学领域,数据预处理是不可或缺的一环。 本文将基于 NIR soil 近红外光谱数据,运用 Python 语言进行数据处理,并通过图表直观反映预处理带来的变化。(数据集:后台回复 阅读全文
posted @ 2024-06-26 23:51 算法金「全网同名」 阅读(48) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 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预测。本文将带你详细了解决 阅读全文
posted @ 2024-06-25 23:53 算法金「全网同名」 阅读(80) 评论(0) 推荐(0) 编辑