分类目录归档:个人成长

机器学习实战-基于Scikit-Learn,Keras和TensorFlow


机器学习的基础知识

机器学习概览

什么是机器学习

为什么要使用机器学习

应用示例

机器学习系统的类型

机器学习的主要挑战

测试和验证

端到端机器学习项目

使用真实数据

放眼大局

获取数据

探索和可视化数据以获得见解

为机器学习算法准备数据

选择和训练模型

微调模型

启动,监控和维护系统

分类

MNIST

训练二元分类器

性能测量

多类分类

错误分析

多标签分类

多输出分类

训练模型

线性回归

梯度下降

多项式回归

学习曲线

正则化线性模型

逻辑回归

支持向量机

线性SVM分类

非线性SVM分类

SVM回归

线性SVM 分类器的工作原理

对偶问题

决策树

训练和可视化决策树

做出预...

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构建机器学习应用-V2


让机器学习要找对方法

从产品目标到机器学习框架

制定方案

建成可用的流水线

搭建你的首条端到端流水线

获取初始数据集

模型迭代

训练和评估模型

调试机器学习模型

用分类器生成写作建议

部署与监控

部署模型的注意事项

选择部署方案

搭建模型防护罩

监控和更新模型

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大数据平台架构分层概述


大数据时代,平台架构为何至关重要?

在信息技术飞速发展的当下,我们已然步入了大数据时代。随着互联网、物联网、移动互联网等技术的广泛普及,数据以前所未有的速度和规模不断涌现。社交媒体上的每一次点赞、评论与分享,电商平台上的每一笔交易记录,物联网设备源源不断传输的数据,都如同涓涓细流,汇聚成了浩瀚的数据海洋。据国际数据公司(IDC)预测,全球每年产生的数据量将从 2018 年的 33ZB 增长到 2025 年的 175ZB,数据量的增长可谓是呈指数级爆发。

这些海量的数据蕴含着巨大的价值,成为了企业在激烈市场竞争中脱颖而出的关键资源。通过对市场数据和消费者行为数据的深入分析,企业能够精准洞察...

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TimeGPT:颠覆传统,时间序列预测的未来已来


一、引言

在当今这个被数据洪流所淹没的时代,人工智能正以前所未有的速度渗透到各个领域,深刻地改变着我们的生活和工作方式。其中,预测分析作为人工智能的关键应用之一,犹如一把神奇的钥匙,能够帮助我们开启洞察未来趋势的大门,为决策提供坚实的依据。无论是金融领域中对股票价格走势的精准预判,还是医疗行业里对疾病发病率的提前预估,亦或是零售市场中对商品销量的有效预测,预测分析都发挥着不可或缺的重要作用。

在众多的预测分析任务中,时间序列预测占据着举足轻重的地位。它就像是一位经验丰富的时间旅行者,通过对历史数据的深度挖掘和分析,精准地捕捉到时间序列中的各种规律和模式,从而对未来的发展趋势做出准确的预测...

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