作为一种降维技术，PCA应该用于紧缩数据集而不是扩展它，PCA可以提取一些潜在特色，这些特色是影响您的数据的暗藏或潜在起因，例如有一个图像数据集，可以经常使用PCA来找到代表图像中对象的状态、色彩或纹...

虽然代码或者会让人感到困惑，其外围逻辑其实很便捷，咱们只需提取出所需的字段，包括年月、多少钱、市区和包装信息，假设你对编程不太相熟，也齐全没相关，如今有很多代码助手可供经常使用，选择任何一个都能轻松写...

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，每个阶段都有特定的义务和目的，以确保有效地开发...

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底口头超参数优化，并保留这些参数，以便下...

层归一化是深度学习中十分经常出现的概念，这不是我第一次性解释它，但让咱们再次解释一下，咱们有一个网络的输入，其中蕴含来自不同类别或特色的数据，由于在每个训练周期中批次会变动，数据的散布也会变动，在一批...

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是一种以其在各种机器学习义务中的效率和性能...