机器学习 —— 分类预测与集成学习（下）
机器学习 —— 分类预测与集成学习（上）https://developer.aliyun.com/article/1507851?spm=a2c6h.13148508.setting.25.1b484f0eMnwKQL 2. 将所有文本列均转换成数值编码 &...
机器学习 —— 分类预测与集成学习（上）
从指定的数据源读取数据，对数据进行必要的处理，选取合适的特征，构造分类模型，确定一个人的年收入是否超过50K。 数据来源：1994年美国人口普查数据库。（原始数据下载地址：https://archive.ics.uci.edu/ml/dataset...
LabVIEW使用机器学习分类模型探索基于技能课程的学习
LabVIEW使用机器学习分类模型探索基于技能课程的学习 教育中的学习评估对教育工作者来说是一项繁琐的工作，但评估的好处是显着的。由于其开放性和复杂性，使用传统的评估方法为学生提供及时的支持一直具有挑战性。在Covid-19大流行期间突然转向在线学习，在电子设计等示范课程中提供说明带来了不同程度的困...
联邦学习模型训练对设备资源有较高的要求吗？比如对于资源较少的设备，模型框架该如何选择呢？
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【Python机器学习专栏】联邦学习：保护隐私的机器学习新趋势
一、引言 在数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一。然而，随着数据量的不断增长和隐私保护意识的提高，如何在保护数据隐私的同时实现高效的机器学习已成为业界关注的焦点。近年来，联邦学习作为一种新兴的机器学习技术，因其能够在保护数据隐私的前提下进行分布式训练，而受到越来越多企业和研究机构的青睐。本文将...
【Python机器学习专栏】迁移学习在机器学习中的应用
在机器学习领域，迁移学习是一种利用已有知识来解决新问题的学习方法。它的核心思想是将在一个任务上学到的知识迁移到另一个相关的任务上，以此来提高学习效率和性能。迁移学习尤其在数据稀缺或者计算资源有限的情况下显示出其强大的优势。本文将探讨迁移学习的基本概念、应用场景以及如何在Python中实现迁移学习。 ...
【Python机器学习专栏】集成学习中的Bagging与Boosting
在机器学习的领域中，集成学习是一种强大的技术，它通过构建并组合多个学习器（或称为“基学习器”）来完成学习任务。集成学习的主要目标是提高学习系统的泛化能力，即模型在新数据上的表现。其中，Bagging和Boosting是两种最流行的集成学习策略。本文将详细介绍这两种策略的原理、特点及其在Python中...
【Python机器学习专栏】关联规则学习：Apriori算法详解
在数据分析和数据挖掘中，关联规则学习是一种非常重要的技术，它旨在从大型数据集中发现变量之间的关系。关联规则学习的最典型应用场景就是“购物篮分析”，通过了解哪些商品经常一起被购买，零售商可以制定更有效的销售策略。Apriori算法是关联规则学习中最常用的一种算法，本文将对Apriori算法进行详细的介...
【Python机器学习专栏】集成学习算法的原理与应用
在机器学习领域，集成学习（Ensemble Learning）是一种强大的技术，它通过组合多个基学习器（base learners）的预测结果来提高整体预测的准确性。集成学习不仅在分类问题中表现出色，而且在回归、聚类等其他机器学习任务中也具有广泛的应用。本文将介绍集成学习算法的基本原理，...
【机器学习】探究Q-Learning通过学习最优策略来解决AI序列决策问题
一.AI序列决策问题 AI序列决策问题是指在人工智能领域中，智能体需要在一个序列的环境中做出一系列决策，以达到某个目标或最大化某种累积奖励的问题。这类问题通常涉及到强化学习，其中智能体通过与环境的交互来学习最优的行为策略。 1.序列决策问题的特点： 时间维度：决策不是一次性的，而是需要在一系列时间步...
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