【机器学习】深入探索机器学习：线性回归算法的原理与应用
1. 引言 线性回归算法是一种在机器学习中广泛应用的预测性分析方法。其核心概念在于建立因变量（或称为目标变量、响应变量）与自变量（或称为特征、预测变量）之间的线性关系模型。简单来说，线性回归试图通过找到一条最佳的直线（在二维空间中）或一个超平面（在高维空间中），来最小化预测值与实际值之间的误差 ...
探索机器学习中的过拟合与欠拟合：原理与实践
在机器学习的实际应用中，模型的性能往往受到多种因素的影响，其中过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）是最常见且最具挑战性的两个问题。理解并解决这些问题，是构建高效可靠的机器学习模型的关键步骤。本文将详细探讨过拟合与欠拟合的定义、成因，以及应对策略ÿ...
【机器学习】逻辑回归：原理、应用与实践
逻辑回归：原理、应用与实践 引言 逻辑回归（Logistic Regression）是一种广泛应用于分类问题的统计学方法，尽管其名称中含有“回归”二字，但它实际上是一种用于解决二分类或多分类问题的线性模型。逻辑回归通过使用逻辑函数（通常为sigmoid函数）将线性模型的输出映射到概率空间...
【机器学习】各大模型原理简介
前言 通俗来说，机器学习模型就是一种数学函数，它能够将输入数据映射到预测输出。更具体地说，机器学习模型就是一种通过学习训练数据，来调整模型参数，以最小化预测输出与真实标签之间的误差的数学函数。 ...
机器学习算法原理与应用：深入探索与实战
一、引言 在当今的信息时代，机器学习（Machine Learning, ML）已经成为推动科技发展的重要引擎。从自动驾驶汽车到智能语音助手，从个性化推荐系统到金融风险控制，机器学习无处不在，它的应用已经深入到我们生活的方方面面。本文将深入探讨机器学习算法的原理，并结合实际应用案例，展...
【Python机器学习专栏】卷积神经网络（CNN）的原理与应用
在深度学习的众多架构中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）因其在图像识别、视频分析和自然语言处理等领域的卓越表现而广受关注。CNN能够有效地处理具有空间关系的数据，如图像中的像素和时间序列数据。本文将探讨CNN的基本原理、结构组成以及如何利用Python实现一个简单的CNN模型。 CNN的基...
【Python机器学习专栏】层次聚类算法的原理与应用
在数据挖掘和机器学习领域，聚类是一种探索性数据分析的常用技术，旨在将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集，每个子集称为一个“簇”，使得同一个簇内的样本之间相似度较高，而不同簇的样本相似度较低。层次聚类算法作为一种重要的聚类分析方法，因其不需要预先指定簇的数量，且能够生成数据集的层次结构...
【Python机器学习专栏】集成学习算法的原理与应用
在机器学习领域，集成学习（Ensemble Learning）是一种强大的技术，它通过组合多个基学习器（base learners）的预测结果来提高整体预测的准确性。集成学习不仅在分类问题中表现出色，而且在回归、聚类等其他机器学习任务中也具有广泛的应用。本文将介绍集成学习算法的基本原理，...
人工智能平台PAI产品使用合集之机器学习PAI中特征重要性的原理不知道如何解决
问题一：机器学习PAI把gender 和 age 配置一个combo特征，不知道能否区分开? 机器学习PAI把gender 和 age 配置一个combo特征，不知道能否区分开? 参考答案： 在机器学习PAI（Platform for Artificial Intelligence）中，您可以创建组合特征（combo feature），以探索不同特征之...
【视频】机器学习交叉验证CV原理及R语言主成分PCA回归分析犯罪率|数据共享
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=24671 交叉验证是避免过度拟合和很好地理解预测模型性能的最有效技术之一。 训练集用于训练模型，测试集用于评估其性能。但是这种方法通常应该避免，并且不应用于现实世界的场景。 ...
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