Scikit-Learn最新更新简介

Scikit-Learn有很优秀的机器学习处理思想,包括TensorFlow等新框架都借鉴了它的设计思想。最近的更新也让Scikit-Learn更加强大。在描述这个更新之前我们先简单看一下历史,然后让我们一起看看都有什么新内容吧。

小木 132 2020/02/12 22:33:36 sk-learn/人工智能/机器学习/编程
基于GPU的机器学习Python库——RAPIDS简介及其使用方法

随着深度学习的火热,对计算机算力的要求越来越高。从2012年AlexNet以来,人们越来越多开始使用GPU加速深度学习的计算。 然而,一些传统的机器学习方法对GPU的利用却很少,这浪费了很多的资源和探索的可能。在这里,我们介绍一个非常优秀的项目——RAPIDS,这是一个致力于将GPU加速带给传统算法的项目,并且提供了与Pandas和scikit-learn一致的用法和体验,非常值得大家尝试。

小木 1822 2019/07/06 10:58:40 GPU/机器学习/深度学习
机器学习(人工智能)在工业中应用步骤入门

机器学习是实现人工智能最重要的方法之一,包括深度学习等都属于机器学习中的一种方法。因此,机器学习的应用被认为是实现人工智能应用的重要途径。人工智能的应用目标是使用计算机(机器)来代替或者辅助人工来完成某项任务。机器学习在解决业务问题的应用需要谨慎考虑。本文提供一些步骤可以参考。

小木 891 2018/11/20 11:37:04 人工智能/机器学习
普通最小二乘法(Ordinary Least Squares,OLS)的详细推导过程

在统计学中,普通最小二乘法(OLS)是一种用于在线性回归模型中估计未知参数的线性最小二乘法。这篇博客将简要描述其参数的求解过程。

小木 10395 2018/10/12 10:50:21 优化/回归/最小二乘法/机器学习
特征工程相关技术简介

机器学习的特征工程是将原始的输入数据转换成特征,以便于更好的表示潜在的问题,并有助于提高预测模型准确性的过程。找出合适的特征是很困难且耗时的工作,它需要专家知识,而应用机器学习基本也可以理解成特征工程。

小木 1600 2018/10/08 19:41:40 机器学习/特征工程
集成学习(Ensemble Learning)简介及总结

集成学习(Ensemble Learning)是解决有监督机器学习的一类方法,它的思路是基于多个学习算法的集成来获取一个更好的预测结果。本文将介绍相关概念,并对一些注意事项进行总结。

小木 3288 2018/10/08 17:28:05 有监督的学习/机器学习/集成学习
机器学习项目流程清单

从问题定义,到数据获取以及模型选择调参,这篇博客指出了每个过程中需要注意的问题

somTian 1003 2018/03/16 21:54:33 数据挖掘/机器学习
正则项的理解之正则从哪里来

在机器学习或者深度学习中,正则项是我们经常遇到的概念。它对提高模型的准确性和泛化能力非常重要。本文详细描述了正则项的来源以及与其他概念的相关关系。

小木 9591 2017/11/06 17:02:19 人工智能/机器学习/正则化/正则项/深度学习