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全方位解析PAI：数据准备、模型开发、模型训练一网打尽

全方位解析PAI：数据准备、模型开发、模型训练一网打尽随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的企业开始关注并投入到AI的研发中。然而，AI的研发并非易事，从数据准备、模型开发、模型训练到模型服务，每一个环节都需要专业的工具和平台来支持。阿里云的PAI（Powered by AI）正是一个涵盖了数据准备...

回归算法全解析！一文读懂机器学习中的回归模型

本文全面深入地探讨了机器学习中的回归问题，从基础概念和常用算法，到评估指标、算法选择，以及面对的挑战与解决方案。文章提供了丰富的技术细节和实用指导，旨在帮助读者更有效地理解和应用回归模型。一、引言回归问题的重要性回归问题是机器学习领域中最古老、最基础，同时也是最广泛应用的问题之一。无论是在金融、医疗...

阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一（7）

2.2.4 可视化数据分布下面以可视化方式对数据特征、数据分布等进行探索分析。1. 箱形图首先绘制训练集中特征变量V0 的箱形图：fig = plt.figure(figsize=(4, 6)) # 指定绘图对象的宽度和高度sns.boxplot(train_data['V0'],orie...

阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一（6）

2.2 赛题数据探索2.2.1 导入工具包先要导入一些Python 工具包，用于数据计算和可视化显示。import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns...

阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一（5）

2.1.5 变量转换1. 变量转换的目的在使用直方图、核密度估计等工具对特征分布进行分析的过程中，我们可能会发现一些变量的取值分布不平均，这将会极大影响估计。为此，我们需要对变量的取值区间等进行转换，使其分布落在合理的区间内。如图1-2-11 所示，经过对数变换减轻了数据大量聚集在左侧的情况....

阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一（4）

2.1.3 缺失值处理1. 缺失值的产生原因和分类缺失值的产生原因多种多样，主要分为机械原因和人为原因。机械原因是由机械导致的数据缺失，比如数据存储的失败、存储器损坏、机械故障导致某段时间的数据未能收集（对于定时数据采集而言）。人为原因是由人的主观失误、历史局限或有意隐瞒造成的数据缺失。比如，在市...

阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一（3）

2 数据探索2.1 理论知识2.1.1 变量识别变量识别就是对数据从变量类型、数据类型等方面进行分析。举个例子，数据如表1-2-1所示：表1-2-1 我们可以从以下方面对其进行变量识别：1. 输入变量与输出变量输入变量（也称为“predictor”或“特征”）有age，...

阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一（2）

1.4 评估指标1.5 赛题模型在赛题分析中，很重要的一点就是要根据赛题的特点和目标明确问题的类型，并选择合适的模型。在机器学习中，根据问题类型的不同，常用的模型包括回归预测模型和分类预测模型。1. 回归预测模型回归预测模型的预测结果是一个连续值域上的任意值，回归可以具有实值或离散的输入变量。我...

阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一（1）

赛题一工业蒸汽量预测1 赛题理解1.1 赛题背景火力发电的基本原理是燃料在燃烧时加热水生成蒸汽，蒸汽产生的压力推动汽轮机旋转，然后汽轮机带动发电机旋转，产生电能。在这一系列的能量转化中，影响发电效率的核心是锅炉的燃烧效率，即燃料燃烧加热水产生高温、高压的蒸汽。影响锅炉燃烧效率的因素很多，包...

一文解析统计学在机器学习中的重要性

统计是一组工具，您可以使用这些工具来探求数据方面的重要问题。您可以使用描述性统计方法将原始观测数据转换为您可以理解和共享的信息，也可以使用推断统计方法，通过数据的小样本对整个域进行推理。在这篇文章中，您将明晰为什么统计对于通用应用和机器学习如此重要，并大致了解各种可用的方法。本文中您将了解到：...

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更新时间 2024-03-22 11:28:14

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