机器学习

  • 2022!影响百万用户金融信用评分,Equifax被告上法庭,罪魁祸首——『数据漂移』!⛵

    数据随着时间变化,会导致已有模型的准确度大打折扣,这就是数据漂移问题。本文讲解数据漂移问题的诸多实际案例、检测方法、基于evidently库的代码实现。 ? 作者:韩信子@ShowMeAI? 数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/40? 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/…

    机器学习 2023年4月11日
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  • 数据驱动!精细化运营!用机器学习做客户生命周期与价值预估!⛵

    如何预测客户价值,计算特定时间段内能带来的价值,是互联网公司在面临海量用户时急需解决的运营命题。本文就来讲解『机器学习+RFM模型』的精细化运营解决方案。 ? 作者:韩信子@ShowMeAI? 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41? 本文地址:https://www.showmeai.tech/art…

    机器学习 2023年4月11日
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  • 2022年Python顶级自动化特征工程框架⛵

    特征工程一般是手动完成,不仅依赖于工程师的丰富经验,也非常耗时。因此『自动化特征工程』可以自动生成大量候选特征,帮助数据科学家显著提升了工作效率和模型效果。 ? 作者:韩信子@ShowMeAI? 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41? 本文地址:https://www.showmeai.tech/ar…

    机器学习 2023年4月11日
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  • 大数据关键技术:常规机器学习方法

    机器学习方法简介 机器学习、人工智能、深度学习是什么关系? 机器学习研究和构建的是一种特殊算法(而非某一个特定的算法),能够让计算机自己在数据中学习从而进行预测。 Arthur Samuel给出的定义指出,机器学习是这样的领域,它赋予计算机学习的能力(这种学习能力)不是通过显著式编程获得的。 不管是机器学习还是深度学习,都属于人工智能(AI)的范畴。所以人工…

    机器学习 2023年4月11日
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  • 【实操日记】使用 PyQt5 设计下载远程服务器日志文件程序

    最近通过 PyQt5 设计了一个下载服务器指定日期日志文件的程序,里面有些有意思的技术点,现在做一些分享。 PyQt5 是一套 Python 绑定 Digia Qt5 应用的框架,是最强大的 GUI 库之一,使用 PyQt5 我们能够很容易的开发桌面应用,接下来我们将用它来开发一个下载服务器日志文件的小程序。 前期准备 软件 QT5Python 模块 PyQ…

    机器学习 2023年4月11日
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  • 又拍云之 Keepalived 高可用部署

    在聊 Keepalived 之前,我们需要先简单了解一下 VRRP。VRRP(Virtual Router Redundancy Protocol)即虚拟路由冗余协议,是专门为了解决静态路由的高可用而设计的。 简单说下它的工作原理:虚拟路由器由多个路由器组成,每个路由器都有各自的 IP 和共同的 VRID(0-255),其中一个 VRRP 路由器通过竞选成为…

    机器学习 2023年4月11日
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  • 用于数据科学的顶级 C/C++ 机器学习库整理

    用于数据科学的顶级 C/C++ 机器学习库整理 介绍和动机——为什么选择 C++ C++ 非常适合 动态负载平衡、 自适应缓存以及开发大型大数据框架 和库。Google 的MapReduce、MongoDB以及 下面列出 的大多数 深度学习库都是使用 C++ 实现的。 Scylla 以其 超低延迟 和 极高 吞吐量而闻名,它 使用 C++ 进行编码,作为 A…

    机器学习 2023年4月11日
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  • 【人工智能】机器学习入门之监督学习(一)有监督学习

    监督学习算法是常见算法之一,主要分为有监督学习和无监督学习。本文主要记录了有监督学习中的分类算法和回归算法,其中回归算法是本文最主要内容。 机器学习入门之监督学习(一)有监督学习 简介 监督学习算法是常见算法之一,主要分为有监督学习和无监督学习。本文主要记录了有监督学习中的分类算法和回归算法,其中回归算法是本文最主要内容。 本笔记对应视频:阿里云开发者社区学…

    机器学习 2023年4月11日
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  • 图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(前置学习系列二)

    图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(前置学习系列二) 项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1欢迎fork欢迎三连!文章篇幅有限,部分程序出图不一一展示,详情进入项目链接即可 图机器学习(GML)&图…

    机器学习 2023年4月11日
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  • 图数据挖掘:幂律分布和无标度网络

    我们发现,现实世界许多网络的节点度分布与幂函数乘正比。事实上,航空网络的度分布常常满足幂律分布;而高速公路网络的度分布则常常满足泊松分布(指数族分布的一种),其均值为平均度。幂律分布就是一种典型的重尾分布(就像我们前面所展示的节点度高度倾斜)。但需要注意的是,正态分布和指数分布不是重尾分布。 1 幂律分布和指数分布 我们在博客中《图数据挖掘(二):网络的常见…

    机器学习 2023年4月11日
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