机器学习的魔法（三）解析无监督学习的黑科技，揭秘新闻话题背后的神奇算法
无监督学习是机器学习领域中的一种方法，其目标是从未标记的数据中发现模式、结构和关联性，而无需事先给定任何标签或目标变量。与有监督学习相比，无监督学习更加灵活，因为它不需要人工标记的数据作为指导，而是允许算法根据数据的内在特征自主学习。本文将深入探讨无监督学习的应用，并以Google新闻聚类案例，展示...
机器学习-可解释性机器学习：随机森林与fastshap的可视化模型解析
一、引言 机器学习在当今社会扮演着日益重要的角色，但黑盒模型的不可解释性限制了其应用范围。因此，可解释性机器学习成为研究热点，有助于提高模型的可信度和可接受性。本文旨在探讨随机森林和fastshap作为可视化模型解析工具的应用，以帮助解释机器学习模型的决策过程和关键特征。通过对这两种方法的深入研究，...
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机器学习PAI怎么用Alink的相关方法解析取到metrics里的值？LSTNetPredictBatchOp类型的变量存的是下面的数据 pred1 {"data":{"ts":["2021-12-04 00:00:00.0"],"metrics":["0.26510030031204224 0.7...
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...
反馈一个机器学习PAI需求。TagFeature目前的格式解析上，有一种情况，能否通过配置支持？
反馈一个机器学习PAI需求。TagFeature目前的格式解析上，有一种情况，是业务可能会为一个TAG记录多个weight信息。另一种情况是，虽然数据上记录了weight，但是算法在使用的时候，希望忽略这个权重。能否通过配置支持？
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机器学习-ROC曲线：技术解析与实战应用
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机器学习 - 混淆矩阵：技术与实战全方位解析
本文深入探讨了机器学习中的混淆矩阵概念，包括其数学原理、Python实现，以及在实际应用中的重要性。我们通过一个肺癌诊断的实例来演示如何使用混淆矩阵进行模型评估，并提出了多个独特的技术洞见。文章旨在为读者提供全面而深入的理解，从基础到高级应用。一、引言机器学习和数据科学中一个经常被忽视，但至关重要的...
编织人工智能：机器学习发展总览与关键技术全解析
本文全面回顾机器学习的发展历史，从早期的基本算法到当代的深度学习模型，再到未来的可解释AI和伦理考虑。文章深入探讨了各个时期的关键技术和理念，揭示了机器学习在不同领域的广泛应用和潜力。最后，总结部分强调了机器学习作为一种思维方式和解决问题的工具，呼吁所有参与者共同探索更智能、更可持续的未来，同时关注...
机器学习术语解析与应用（二）
🍀目标函数（Objective Function）目标函数是机器学习中衡量模型性能的指标。它定义了模型所要优化的目标，通常是通过最小化损失函数或最大化评估指标来实现。不同的任务和模型有不同的目标函数。例如，回归任务通常使用均方误差（Mean Squared Error）作为目标函数，...
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