PyTabKit：比sklearn更强大的表格数据机器学习框架
长期以来Scikit-Learn 一直作为表格数据机器学习的主流框架，它提供了丰富的算法、预处理工具和模型评估功能。尽管 Scikit-Learn 功能完备，但随着技术的发展，新兴框架 PyTabKit 正逐渐崭露头角。该框架专为表格数据的分类和回归任务设计，集成了 RealMLP 等先进技术以及优化的梯度提升决策树(GBDT)超参数配置，为表格数据处理提供了新的技术选择。 Scikit-Lea....
Sklearn入门指南：构建你的第一个机器学习模型
在数据科学与机器学习领域，Scikit-learn（简称sklearn）是一个广泛使用的Python库，以其简洁的API和丰富的功能集而著称。本指南将引领你从安装到使用sklearn构建你的第一个机器学习模型，以一个简单的线性回归任务为例，逐步深入理解这个强大的工具。 1. 安装与环境准备 首先，确...
Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（九）（2）
Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（九）（1）https://developer.aliyun.com/article/1482472 张量数组 tf.TensorArray表示一个张量列表。这在包含循环的动态模型中可能很方便，用于累积结果并稍后计算一些统计数据。您可以在数组中的任何位置读取或写入张量： ...
Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（九）（1）
附录 A：机器学习项目清单 此清单可以指导您完成机器学习项目。有八个主要步骤： 构建问题并全局看问题。 获取数据。 探索数据以获得见解。 准备数据以更好地暴露底层数据模式给机器学习算法。 探索许多不同的模型并列出最佳模型。 微调您的模型并将它们组合成一个出色的解决方案。 展示您的解决方案。 启动，监...
Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（八）（3）
Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（八）（2）https://developer.aliyun.com/article/1482462 安装和启动 TensorFlow Serving 有许多安装 TF Serving 的方法：使用系统的软件包管理器，使用 Docker 镜像，从源代码安装等。由于 Colab 运行在 Ubunt...
Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（八）（2）
Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（八）（1）https://developer.aliyun.com/article/1482457 Q-Learning 同样，Q-learning 算法是 Q 值迭代算法在转移概率和奖励最初未知的情况下的一种适应。Q-learning 通过观察代理玩（例如，随机玩）并逐渐改进其对 Q 值的估...
Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（八）（1）
第十八章：强化学习 强化学习（RL）是当今最激动人心的机器学习领域之一，也是最古老的之一。自上世纪 50 年代以来一直存在，多年来产生了许多有趣的应用，特别是在游戏（例如 TD-Gammon，一个下棋程序）和机器控制方面，但很少成为头条新闻。然而，一场革命发生在2013 年，当时来自英国初创公司 DeepMind 的研究人员展示了一个系统，可以从头开始学习玩几乎任何 Atari 游戏，最...
Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（七）（2）
Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（七）（1）https://developer.aliyun.com/article/1482448 神经机器翻译的编码器-解码器网络 让我们从一个简单的NMT 模型开始，它将英语句子翻译成西班牙语（参见图 16-3）。 简而言之，架构如下：英语句子作为输入馈送给编码器，解码器输出西班牙...
Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（六）（4）
Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（六）（3）https://developer.aliyun.com/article/1482442 多变量时间序列预测 神经网络的一个很大的优点是它们的灵活性：特别是，它们几乎不需要改变架构就可以处理多变量时间序列。例如，让我们尝试使用公交和铁路数据作为输入来预测铁路时间序列。事实上，让我们也...
Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（六）（3）
Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（六）（2）https://developer.aliyun.com/article/1482441 循环神经元和层 到目前为止，我们已经专注于前馈神经网络，其中激活仅在一个方向中流动，从输入层到输出层。循环神经网络看起来非常像前馈神经网络，只是它还有指向后方的连接。 让我们看看最简单的...
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