极客教程L1和L2正则化之间的区别
L1和L2正则化之间的区别 正则化是一种机器学习策略，可以避免过度拟合。当一个模型对训练数据拟合得太好、太复杂，但在未观察到的数据上却不能充分地发挥作用时，就会发生过度拟合。模型的损失函数被正则化，包括一个惩罚项，这有助于防止参数增长失控并...
机器学习
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
归纳性学习和演绎性学习之间的区别
归纳性学习和演绎性学习之间的区别 简介 在被称为机器学习的人工智能领域，开发出的算法可以从数据中学习，并在没有明确编程的情况下做出判断或预测。归纳学习和演绎学习是机器学习中使用的两种主要方法。虽然这两种策略都可用于建立依靠数据进行选择或预测...
机器学习 为什么时间序列在分析前必须是静止的
机器学习 为什么时间序列在分析前必须是静止的 时间序列分析是一种有效的方法，用于识别和预测随时间收集的数据的趋势。时间序列中的每个数据点都代表一个特定的时间点，而数据是随着时间的推移而收集的。时间序列数据的例子包括股票价格数据、天气信息和网...
机器学习 什么时候使用高斯混合模型
机器学习 什么时候使用高斯混合模型 高斯混合模型（GMM）是一个统计框架，它假设基础数据是由几个高斯分布组合产生的。这种概率模型决定了数据的概率密度函数。 GMM的多功能性是其主要优势。GMM可以用来对不同的数据类型和分布进行建模。它可以处...
机器人技术和信息处理中的顺序预测问题
机器人技术和信息处理中的顺序预测问题 顺序预测问题涉及根据前面的数值对一系列数值中的下一个数值进行预测。一些领域，包括机器人学、自然语言处理、语音识别、天气预报和股票市场预测等等，都可能面临这些困难。根据过去的状态、事件或结果来预测未来的状...
机器学习 时间序列算法在数据科学中的作用
机器学习 时间序列算法在数据科学中的作用 为了识别和预测随时间收集的数据的趋势，时间序列分析是一种有力的技术。时间序列中的每个数据点都代表了一个不同的时间点，并随着时间的推移而收集。股票价格、天气信息和网站流量是时间序列数据的几个例子。在各...
机器学习 在传输和加载过程中可能损害数据的风险
机器学习 在传输和加载过程中可能损害数据的风险 数据从一个地方转移到另一个地方，并加载到数据库或另一个系统进行存档和分析，被称为数据传输和加载。这个过程可能需要在两个地方之间进行物理传输，如使用USB驱动器，或通过互联网等网络进行数据通信。...
机器学习 如何评估一个好的逻辑模型
机器学习 如何评估一个好的逻辑模型 逻辑模型是一个预测发生概率的统计框架。这些模型通常用于包括银行业、医疗保健和市场营销等行业，以协助重要的商业决策。这些模型必须是精确和可靠的，因为从它们得出的结果可以极大地影响一个项目或业务的结局。 评估...
机器学习 缺失数据的处理是如何使选择偏倚恶化的
机器学习 缺失数据的处理是如何使选择偏倚恶化的 在一些研究领域，如统计学、流行病学和机器学习，数据缺失是一个主要问题。众多因素，如调查无响应，测量问题，或数据输入不正确，都可能导致它。虽然归类和最大似然估计是处理缺失数据的替代方法，但它们可...
机器学习 哪种评价指标最适合于线性回归
机器学习 哪种评价指标最适合于线性回归 简介 在机器学习中，线性回归是用于线性类型数据的最佳算法之一，它同样可以返回非常准确的预测结果。尽管在用任何算法训练一个模型之后，都有必要检查该算法的性能，以了解该模型的表现，以及需要哪些东西来改进该...