机器学习

作者|KAUSHIK 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 学会用KNNImputer来填补数据中的缺失值 了解缺失值及其类型 介绍 scikit learn公…

作者|Michael Grogan 编译|VK 来源|Towards Data Science 蒙特卡洛这种方法在金融等领域得到了广泛的应用，以便对各种风险情景进行建模。 然而，该…

作者|GUEST 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 介绍 时间序列预测是机器学习的一个非常重要的领域，因为它让你能够提前“预见”并据此制定业务计划。 在本博客中，…

作者|RAM DEWANI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 SQL是任何从事分析或数据科学的人都必须知道的语言 这里有8种用于数据分析的SQL技术，任何数…

作者|PRANAV DAR 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 开源数据科学项目会给你的简历增加很多价值，帮助你在面试中脱颖而出 这里有7个开源数据科学项目 …

作者|Nathan Lambert 编译|VK 来源|Towards Data Science 线性代数的基本原理如何用于深度强化学习？答案是解决了马尔可夫决策过程时的迭代更新。 …

作者|ANIRUDDHA BHANDARI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 理解R方和调整R方的概念 了解R方和调整R方之间的关键区别 介绍 当我开始我的…

作者|Nathan Lambert 编译|VK 来源|Towards Data Science 1.监督学习 现代强化学习几乎完全集中在深度强化学习上。深度强化学习中的“深”一词意…

作者|ANIRUDDHA BHANDARI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 Python风格教程将使你能够编写整洁漂亮的Python代码 在这个风格教程中…

作者|ABHISHEK SHARMA 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 在数据科学和分析领域，偏度是一个重要的统计学概念 了解什么是偏度，以及为什么它对作为…

作者|Renu Khandelwal 编译|VK 来源|Medium 我们从以下问题开始 循环神经网络能解决人工神经网络和卷积神经网络存在的问题。 在哪里可以使用RNN？ RNN是…

该库代表Ultralytics对未来对象检测方法的开源研究，并结合了以前的YOLO库https://github.com/ultralytics/yolov3在自定义数据集上训练了…

学习Dataset类的来龙去脉，使用干净的代码结构，同时最大限度地减少在训练期间管理大量数据的麻烦。 神经网络训练在数据管理上可能很难做到“大规模”。 PyTorch 最近已经出现…

机器学习使我们能够训练一个可以将数据转换为标签的模型，从而把相似的数据映射到相似或相同的标签。 例如，我们正在为电子邮件构建一个垃圾邮件过滤器。我们有很多电子邮件，其中一些标记为垃…

作者|LAKSHAY ARORA 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 部署机器学习模型是每个ML项目的一个关键 学习如何使用Flask将机器学习模型部署到生产…

作者|Dorian Lazar 编译|VK 来源|Towards Data Science 感知器是人工神经网络的组成部分，它是大脑中生物神经元的简化模型。感知器是最简单的神经网络…

作者|RAM DEWANI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 高级的Excel图表是为我们的读者创建有效和有影响力的演讲的好方法 在这里学习3个高级Exce…

作者|Renu Khandelwal 编译|VK 来源|Towards Data Science 什么是神经机器翻译？ 神经机器翻译是一种将一种语言翻译成另一种语言的技术。一个例子…

作者|PRANAV DAR 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 动画可视化是一种艺术，它很容易在Tableau中创造出来 我们将在这里使用开源数据集，并在Ta…