作者：成森异常检测(Anomaly Detection), 作为机器学习的一个重要分支，实际应用领域广泛，本文作者通过一些有趣的卡通形象作为例子讲解了异常检测的基本概念及分类，并介绍了带标签与不代表标签的异常检测方法和计算过程。01什么是 Anomaly（异常）？虽然说是异常，但其实是以训练集为核心，判断输入数据是否与训练集中的数据 “类似”。在不同的领域可以有不同的叫法，比如：outlier D
编辑：数据派THU本文与你分享可应用于特征选择的各种技术的有用指南。太多的特征会增加模型的复杂性和过拟合，而太少的特征会导致模型的拟合不足。将模型优化为足够复杂以使其性能可推广，但又足够简单易于训练、维护和解释是特征选择的主要工作。“特征选择”意味着可以保留一些特征并放弃其他一些特征。本文的目的是概述一些特征选择策略：删除未使用的列删除具有缺失值的列不相关的特征低方差特征多重共线性特征系数p 值方
1. K-Means 算法 此算法是很常用的一个算法，也是基于向量距离来做聚类。算法步骤： （1） 从 n 个向量对象任意选择 k 个向量作为初始聚类中心 （2） 根据在步骤（1）中设置的 k 个向量（中心对象向量），计算每个对象与这 k 个中心对象各自的距离 &nbs
首先说明一下，置信区间和假设检验都是数理统计中的方法，这：一次从总体抽样中获得的样本集合的样本数目。 抽样个数
Practice quiz: Collaborative Filtering 第 1 个问题：You have the f
Practice quiz: Clustering 第 1 个问题：Which of these bes
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Practice quiz: Reinforcement learning introduction 第 1 个问题：You ar
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前文已经讨论了关于置信区间的问题，具体见： 机器学习领域中置信区间的使用 本文讨论假设检验的相关问题。 基本概念： 样本（一般指样本集合）：一次从总体抽样中获得的样本集合。 样本量/样本个数：一次从总体抽样中获得的样本集合的样本数目。 抽样个数（一般指放回抽样）：总共从总体中抽取样本的次数，每次抽取
作者 | Myron Dsilva 编译 | Flin 来源 | analyticsvidhya介绍标准化是一种特征缩放技术，它
最近做东西需要经济学相关的只是，所以研究了一下四因子模型，从机器学习的角度，感觉就是 \beta_{im} \times (R_{mt}-R_{ft})
NLP技术路线图是自然语言处理学习进阶的路线图(思维导图)，适用于那些对学习自然语言处理感兴趣的学生，对整个结构有一个细致了解。该技术路线图涵盖了从基本概率/统计到SOTA自然语言处理模型相关的所有材料。涉及概率论与数理统计，机器学习，文本挖掘和自然语言处理四个部分，这几个部分是一个层次递进的过程。概率论与数理统计 &nbs
在过去十年中，机器学习研究和应用激增；特别是深度学习方法已经在许多应用领域取得了重要进展，例如计算机视觉、语音处理和游戏。然而，许多机器学习方法的性能对需要过多的设计的决策场景非常敏感，这对新用户构成了相当大的障碍。在蓬勃发展的深度学习领域尤其如此，人类工程师需要选择正确的神经网络、训练过程、正则化方法和所有这些组件的超参数，以使他们的网络以足够的性
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 电力系统⛄ 内容介绍短时交
机器学习是目前人工智能最令人激动的研究方向之一。我们可能更关注机器学习算法的实现细节，沉浸于机器学习所需要的数学功底，但对于机器学习从业者来说，如何更好更快速的实现一个机器学习项目更值得关注。正如吴恩达在《机器学习》这门课中所说，他将花费更多的时间来教授机器学习、人工智能的最佳实践以及如何让它们工作。好的工具，在会用和不会用的人之间存在着鸿沟。当我们做一个机器学习项目时，不纠结于各个模
机器学习是什么？套用一下大神们对机器学习的定义，机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单一点说，就是计算机从数据中学习出规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。近年来互联网数据大爆炸，数据的丰富度和覆盖面远远超出人工可以观察和总结的范畴，而机器学习的算法能指引计算机在海量数据中，挖掘出有用的价值，也使得无数学习者为之着迷。
本文对比筛选了『数据清理』和『特征工程』最值得推荐的5本书，帮助你有效地清理数据、获取干净核心的数据，这是后续建模分析等工作有更好结果的保证。
文章目录机器学习的基础图表！*一、机器学习概览1. 什么是机器学习？2. 机器学习和人工智能的关系3. 机器学习的工作方式4. 机器学习所处的位置5. 机器学习的实际应用二、机器学习的演化1. 五大流派2. 演化的阶段三、机器学习的算法1. 决策树（Decision Tree）：2. 支持向量机（S
文章目录4.前向分步算法5. 梯度提升决策树(1) 基于残差学习的提升树算法：(2) 梯度提升
Table of Contents3.1 学习目标3.2 内容介绍3.1 学习目标学习时间序列数据的特征预处理方法学