机器学习：解锁AI的无限可能
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亲爱的读者们，欢迎您们踏入这个充满智慧与机遇的机器学习实战专栏。在这里，我们将带您深入机器学习的核心领域，从理论到实践，全方位提升您的AI技能，解锁AI的无限可能。
本专栏保证完结不低于五十篇。
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【机器学习】包裹式特征选择之序列后向选择法
本文将详细介绍序列后向选择法的概念、具体步骤、优缺点及适用场景，并通过代码示例进行分析，帮助读者更好地理解和应用这一方法。原创 2024-03-29 09:35:43 · 1607 阅读 · 18 评论 -
【机器学习】代价函数
本文将深入探讨代价函数的定义、它与损失函数和目标函数的关系，以及代价函数的选择对模型性能的影响。通过生动的类比，我们将帮助读者更好地理解这些概念，并揭示代价函数在机器学习中的重要地位。原创 2024-03-28 17:02:08 · 1869 阅读 · 7 评论 -
【机器学习之旅】概念启程、步骤前行、分类掌握与实践落地
本文旨在全面介绍机器学习的基本概念、步骤、分类和实践案例，帮助读者更好地了解和掌握这一前沿技术，为未来的发展和应用提供有力支持。原创 2024-03-27 18:01:54 · 2503 阅读 · 107 评论 -
【机器学习】包裹式特征选择之序列前向选择法
本文将详细介绍序列前向选择法的原理、步骤、优缺点以及适用场景，并通过代码示例进行分析，为读者提供一个全面而深入的理解。原创 2024-03-24 21:51:39 · 4282 阅读 · 176 评论 -
【机器学习】走进监督学习：构建智能预测模型的第一步
本文旨在通过系统梳理监督学习的基本概念、步骤、优缺点及适用场景，以及两种主要的监督学习方式——回归学习和分类学习，为读者提供一个全面而深入的了解，并通过具体的代码示例帮助读者更好地掌握监督学习的实践应用。原创 2024-03-15 23:00:00 · 2571 阅读 · 75 评论 -
【机器学习】无监督学习：解锁数据中的潜在结构与关系
本文将带领读者走进无监督学习的世界，从初步了解无监督学习的概念开始，深入探讨其分类和分群的方法，介绍无监督学习的基本步骤，分析其优缺点及适用场景，并通过代码示例来展示无监督学习的实际应用。原创 2024-03-18 12:42:27 · 3839 阅读 · 206 评论 -
【机器学习】样本、特征、标签：构建智能模型的三大基石
本文将深入探讨样本、特征和标签的概念、重要性及其在机器学习中的协同作用，旨在帮助读者更好地理解它们对于构建高效、准确的机器学习模型所起到的关键作用。原创 2024-03-13 08:00:00 · 5439 阅读 · 120 评论 -
【机器学习】包裹式特征选择之拉斯维加斯包装器（LVW）算法
我们将从概念、步骤、优缺点以及代码示例等方面，对LVW算法进行全面解析。原创 2024-03-12 08:00:00 · 1832 阅读 · 4 评论 -
【机器学习】包裹式特征选择之基于模型的特征选择法
本文将深入探讨基于模型的特征选择法的原理、步骤、优缺点及适用场景，并通过具体的代码示例来分析其实际应用效果。原创 2024-03-11 00:00:00 · 2494 阅读 · 150 评论 -
【机器学习】包裹式特征选择之基于遗传算法的特征选择
这篇文章将通过详细阐述原理、步骤、优缺点以及适用场景，并结合Python代码示例，帮助读者更好地理解和应用基于遗传算法的特征选择方法。原创 2024-03-08 00:00:00 · 3451 阅读 · 172 评论 -
【机器学习】包裹式特征选择之递归特征添加法
在这篇博客中，我们将深入探讨递归特征添加法的原理、步骤、优缺点以及适用场景，并通过代码示例来展示其实际应用。原创 2024-03-05 11:21:07 · 3590 阅读 · 181 评论 -
【机器学习】包裹式特征选择之递归特征消除法
本文将介绍递归特征消除法的概念、具体步骤、优缺点以及适用场景，并提供代码示例进行详细分析。原创 2024-03-02 22:41:25 · 5674 阅读 · 178 评论 -
【机器学习】特征选择之包裹式特征选择法
*本文将深入探讨包裹式特征选择法的原理、步骤、优缺点以及常用方法，帮助读者更好地理解和应用这一重要技术。原创 2024-02-29 00:14:14 · 3910 阅读 · 58 评论 -
【机器学习】特征选择之过滤式特征选择法
本文将介绍几种常见的过滤式特征选择方法，包括方差选择法、互信息、卡方检验、皮尔逊相关系数和信息增益。原创 2024-02-25 23:45:20 · 3199 阅读 · 49 评论 -
【机器学习】特征工程之特征选择
本文将介绍特征选择的概念、优点，以及常用的特征选择方法和实施步骤，帮助读者更好地理解和应用特征选择技术，从而提升机器学习模型的效果和可解释性。原创 2024-02-24 23:08:28 · 7446 阅读 · 150 评论 -
【机器学习】数据清洗之处理重复点
在本博客中，我们将探讨如何处理重复点，包括删除重复点、合并重复点、标记重复点、调整权重和重采样等方法。原创 2024-02-21 10:16:08 · 3871 阅读 · 155 评论 -
【机器学习】数据清洗——基于Numpy库的方法删除重复点
本文将介绍如何利用 NumPy 库中的功能来删除重复点，包括基于行、列以及全部点的删除方法。原创 2024-02-20 22:38:08 · 1788 阅读 · 9 评论 -
【机器学习】数据清洗——基于Pandas库的方法删除重复点
本博客将重点介绍基于Pandas库的强大功能，特别是drop_duplicates()方法，来处理数据中的重复点。通过深入了解这一方法及其不同应用场景，读者将能够更有效地进行数据清洗，为机器学习任务打下坚实的基础。原创 2024-02-19 20:38:11 · 2507 阅读 · 62 评论 -
【机器学习】数据清洗之识别重复点
本博客将深入探讨数据清洗中识别重复值的方法，包括基于行比较、基于列比较、基于哈希函数、基于统计特征、基于距离度量以及基于机器学习模型的各种技术。原创 2024-02-16 22:40:14 · 3834 阅读 · 162 评论 -
【机器学习】数据清洗之处理异常点
本博客将深入探讨处理异常值的不同策略，以及它们各自的优缺点。首先，我们会详细介绍在确定处理策略时需要考虑的因素，然后深入研究常用的三种处理策略：删除、替代和转换异常值。通过这些讨论，我们旨在帮助读者更好地理解如何在实际应用中选择最适合的处理方法，以确保数据的质量和模型的鲁棒性。原创 2024-02-14 09:03:09 · 3994 阅读 · 133 评论 -
【机器学习】数据清洗之识别异常点
本文将介绍异常值的概念、危害以及与缺失值的比较，并探讨了多种识别异常值的方法，包括基于统计方法、箱线图、密度估计方法、聚类方法、孤立森林和DBSCAN等。原创 2024-02-11 14:29:35 · 3775 阅读 · 105 评论 -
【机器学习】数据清洗之处理缺失点
本文将深入探讨数据清洗中一项关键任务：处理缺失点。我们将介绍不同的方法，涵盖从删除缺失值到插值法和填充法的多个层面，以帮助您更好地理解在不同场景下如何处理缺失值。原创 2024-02-09 18:22:03 · 3688 阅读 · 93 评论 -
【机器学习】数据清洗之识别缺失点
本文将探讨缺失值的概念及其危害，并介绍在数据清洗中如何通过可视化检查、统计描述以及编程检查等方法来有效地识别缺失值，从而为后续的数据处理和建模奠定基础。原创 2024-02-08 17:31:31 · 2605 阅读 · 72 评论 -
【机器学习】机器学习流程之收集数据
在本文中，我们将探讨机器学习流程中收集数据的重要性，以及一些收集数据的最佳实践。原创 2024-02-07 14:38:50 · 3240 阅读 · 56 评论 -
【机器学习】机器学习简单入门
在本篇博客中，我们将介绍机器学习的基本概念，包括算法、模型以及训练、模型和预测之间的关系。原创 2024-02-05 23:29:45 · 1360 阅读 · 46 评论