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构建 机器学习模型的八个步骤 Python

构建 机器学习模型的八个步骤 Python

经过上述步骤，咱们成功构建了一个便捷的股票多少钱预测模型，模型的RMSE较低，说明预测误差较小；R²凑近1，说明模型的预测成果较好，但是，股票多少钱预测是一个十...
机器学习中处置不平衡数据集的五种方法

机器学习中处置不平衡数据集的五种方法

大家好，我是小寒当天给大家分享处置不平衡数据集的罕用方法，在开局之前，咱们先来了解一下什么是不平衡的数据集，不平衡数据集是指在分类义务中，不同类别的样本数量差异...
最强总结 机器学习必会的评价目的

最强总结 机器学习必会的评价目的

机器学习的评价目的是用于权衡模型在特定义务中的性能，协助咱们判别模型能否在测试集上有效，并指点模型的优化和调整，...。
机器学习中的 学习 究竟是个啥

机器学习中的 学习 究竟是个啥

我刚开局了解到这个词的时刻，直觉是机器学习和人类学习是相似的，机器居然曾经弱小到可以像人类一样学习了，向来不自信的我就感觉这哪是我能学会的技术呢！可以说机器学习...
超强！机器学习超参数调优指南

超强！机器学习超参数调优指南

这种方法应用贝叶斯统计通常，经过构建一个代理模型，通常是高斯环节，来预测指标函数的体现，并基于这个模型启动决策，以选用新的参数值来测试，...。
测验与修正战略 基本原理 影响 深化了解多重共线性

测验与修正战略 基本原理 影响 深化了解多重共线性

在数据迷信和机器学习畛域，构建牢靠且持重的模型是启动准确预测和取得有价值见地的关键，但是当模型中的变量开局出现出高度相关性时，就会发生一个经常出现但容易被漠视的...
Llama3​​ 在 经常使用 集群上部署 WebUI Kubernetes Open

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从往年开局，人们对大型言语模型，LLM，及其在GPU基础设备上的部署的兴味显着参与，这种不时增长的激情是由人工智能和机器学习的提高推进的，这须要GPU能够有效提...
改善机器学习模型的七种方法

改善机器学习模型的七种方法

经常使用自动参数训练模型或者看起来便捷而极速，但是你错过了性能的，由于在大少数状况下，你的模型没有经过优化，为了在测试时期提高模型的性能，剧烈倡导机器学习算法彻...
Python HuggingFace 和 基于 的目的检测 Transformers

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传统上，目的检测是经过卷积神经网络来成功的，通常，它们的架构是专门针对目的检测设计的，由于它们将图像作为输入并输入图像的边界框，假设你相熟神经网络，你就知道卷积...
最强总结！如何从头构建一个机器学习模型

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数据迷信是一个多学科畛域，触及从数据中提取见地和常识，为了系统地处置数据迷信名目，专业人员遵照称为数据科在校生命周期的结构化流程，此生命周期蕴含各个阶段，每个阶...
弱监视建模技术在蚂蚁风控场景中的探求与运行

弱监视建模技术在蚂蚁风控场景中的探求与运行

传统，强，监视学习的典型状况是基于给定的X、Y数据组构建一个模型，以期在未来的场景中能够有较好的预测，通常在这类疑问上有一些基本假定，比如散布分歧性，即训练数据...
用于数据品质改良的机器学习分类技术停顿

用于数据品质改良的机器学习分类技术停顿

本文剖析了机器学习分类技术如何协助提高数据品质并取得更好的客户数据洞察力，在消息驱动的系统中，较差的数据品质或许造成不准确的剖析和决策，机器学习，ML，分类算法...
XGBoost中正则化的九个超参数

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正则化是一种弱小的技术，经过防止过拟合来提高模型性能，本文将探求各种XGBoost中的正则化方法及其长处，为什么正则化在XGBoost中很关键?XGBoost是...

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