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挖掘算法中最常用的有哪些?
2023-06-29
挖掘算法是机器学习的一个分支,它是用于从数据集中提取出有意义的信息和模式的方法。在挖掘算法中,有许多不同的技术和算法可供选择,每种算法都有其独特的优点和适用范围。本文将介绍挖掘算法中最常用的几种算法。 ...
数据挖掘常用的算法有哪些?
2023-06-29
数据挖掘是指通过对大量数据进行分析和处理,发现其中隐藏的模式、趋势和关联性,以帮助企业或组织做出更准确的决策。而在实际应用中,数据挖掘需要使用各种算法来解决具体问题。下面将介绍一些常用的数据挖掘算法。 ...
数据竞赛的常见类型有哪些?
2023-06-29
数据竞赛是指通过对一组提供的数据样本进行分析,并基于此构建一个能够预测或分类新数据样本的模型的比赛。这种竞赛为数据科学家、机器学习工程师和统计学家等专业人士提供了展示他们技能的平台。在本文中,我们将探 ...
人工智能的核心概念是什么?
2023-06-17
人工智能是一种使计算机系统拥有类似于人类的智能行为和思维能力的技术。它涉及到各种领域,包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习等。虽然人工智能覆盖了广泛的范围,但其核心概念可以归纳为以下几点。 机器学 ...
常用的机器学习算法有哪些?
2023-06-17
机器学习是人工智能的一个分支,它使用算法和统计模型来让计算机从数据中自动学习并提高性能。在机器学习中,有许多常用的算法,本篇文章将介绍其中的一些。 线性回归 线性回归是最简单的机器学习算法之一,它用于 ...
常见的数据挖掘算法有哪些?
2023-06-17
数据挖掘是一种通过自动或半自动方法从大量数据中提取出有用的信息和知识的过程。这项技术已经在商业、科学、医疗等多个领域得到广泛应用。为了实现这个目标,人们发明了许多数据挖掘算法。下面我们将介绍一些常见的 ...
常见的数据建模算法有哪些?
2023-06-17
在数据科学和机器学习领域中,数据建模是一个重要的任务。数据建模指的是使用数学模型来描述数据,并利用这些模型对未知数据进行预测或分类。常见的数据建模算法有以下几种: 线性回归:线性回归是一种用于建立输 ...
数据挖掘有哪些常用算法?
2023-06-17
数据挖掘是从大量数据中发现隐藏模式、关系和规律的一种技术。在实际应用中,不同的数据挖掘算法被用来解决各种不同的问题。下面将介绍一些常用的数据挖掘算法及其应用。 决策树算法 决策树算法是一种非常常用的分 ...
什么是机器学习模型?
2023-06-15
机器学习模型是一种计算机程序,它能够自动从数据中学习,并能用于分类、预测和决策等任务。简单来说,机器学习模型就是将输入数据映射到输出结果的一个函数。 机器学习模型可以分为监督学习、无监督学习和强化学习 ...
LSTM的一个batch到底是怎么进入神经网络的?
2023-04-12
LSTM(长短期记忆)是一种常用的循环神经网络模型,广泛应用于自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域。在使用LSTM模型时,输入数据通常按照batch方式加载到模型中进行训练。下面将详细介绍一个batch如何进入LS ...
请问如何用nlp预训练模型做word embedding ,如bert怎么提取出embedding?
2023-04-10
自然语言处理(NLP)是人工智能领域中一个快速发展的分支,它提供了许多技术和方法来对自然语言进行处理。其中,词嵌入(word embedding)是NLP中最重要的技术之一,因为它允许将自然语言转换为计算机可以理解和处理 ...
如何评价NLP算法ELECTRA的表现?
2023-04-07
ELECTRA是一种基于Transformer架构的预训练语言模型,由Google Brain开发。它通过使用对抗学习框架来训练替代式语言模型,以提高效率和准确性。下面将从准确性、速度、应用等方面评价ELECTRA的表现。 首先,ELECTRA ...
一个神经网络可以有两个损失函数吗?
2023-04-03
神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型,可以自动学习输入和输出之间的关系。在训练神经网络时,通常需要定义一个损失函数来评估模型的性能,并通过调整模型参数来最小化损失函数。但是,有时候我们可能需要考虑 ...
怎么理解TensorFlow中的Dense?
2023-03-29
在 TensorFlow 中,Dense 是一种常用的层类型,用于构建神经网络中的全连接层。它是一个密集连接的神经网络层,每个神经元与上一层的所有神经元相连。本文将从以下几个方面来解释 TensorFlow 中的 Dense 层。 神经 ...
图神经网络如何在自然语言处理中应用?
2023-03-29
图神经网络是一种新兴的深度学习模型,其可以有效地捕捉非线性关系和复杂数据结构。近年来,图神经网络在自然语言处理领域中得到了广泛应用,特别是在文本分类、命名实体识别、情感分析等任务中取得了很好的效果。 ...
如何战胜机器学习工程师冒名顶替综合症
2022-02-21
语境 当我第一次申请l时,我想同时成为一名自由职业者和一名“真正的ML工程师”。 在此之前,我在Nordeus担任机器学习工程师,Nordeus是一家顶级移动游戏公司,以其旗舰游戏TopEleven上有穆里尼奥的脸而 ...

机器学习:竞争优势的新探索

机器学习:竞争优势的新探索
2018-07-14
机器学习:竞争优势的新探索 为了获得更广泛的数据分析和数据理解,提高内部、外部流程效率,对用户有更好的理解,增强自身竞争力。越来越多的公司实施机器学习战略。 编译:T客汇  卿云 最近,MIT ...

如何解决分类中的样本倾斜问题

如何解决分类中的样本倾斜问题
2018-04-09
如何解决分类中的样本倾斜问题 先来说说样本的偏斜问题,也叫数据集偏斜(unbalanced),它指的是参与分类的两个类别(也可以指多个类别)样本数量差异很大。比如说正类有10,000个样本,而负类只给了10 ...
python中如何使用朴素贝叶斯算法
2018-01-06
python中如何使用朴素贝叶斯算法 这里再重复一下标题为什么是\"使用\"而不是\"实现\": 首先,专业人士提供的算法比我们自己写的算法无论是效率还是正确率上都要高。 其次,对于数学不好的人来说,为了实现算法 ...

数据挖掘十大经典算法之K最近邻算法

数据挖掘十大经典算法之K最近邻算法
2018-01-02
数据挖掘十大经典算法之K最近邻算法 k-最近邻算法是基于实例的学习方法中最基本的,先介绍基于实例学习的相关概念。     基于实例的学习     1.已知一系列的训练样例,很多学习 ...
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