一、引言 在学习聚类算法的过程中，接触了层次聚类、系统聚类、K-means聚类、K中心聚类等多种算法，但最终被DBSCAN聚类算法所吸引。 DBSCAN聚类算法能够发现任意形状的簇，其理论也相对简单易懂...

在机器学习建模之前，数据准备至关重要。这一过程通常包括数据选择、数据预处理和数据转换等步骤。本文将重点介绍使用Python的Scikit-Learn库进行简单数据转换的两种方法。 一、数据缩放 在数据...

前言 对于初学者来说，掌握如何使用Scikit-Learn进行机器学习模型的预测是一项重要任务。本文将手把手地教你如何使用Scikit-Learn库中的模型进行分类和回归预测。 一、选择模型 在进行机器学习...

引言 生成式人工智能（Generative AI）在近年来的科技领域掀起了一股巨大的浪潮。特别是在2022年11月推出的ChatGPT问世后，其用户数量迅速突破1亿，成为历史上增长最快的产品之一。ChatGPT之所...

引言 对于许多新接触深度学习的爱好者来说，玩AutoEncoder总是很有趣的。这是因为它具有简单的处理逻辑、简易的网络架构，以及方便可视化潜在的特征空间的优点。在本文中，我将从头开始介绍一个...

引言 在机器学习领域，构建一个能够对未知数据做出准确预测的模型是至关重要的。然而，经常面临的一个挑战是模型可能会过度拟合训练数据，导致在新数据上表现不佳。为了解决这个问题，我们使用...

引言 在机器学习和深度学习领域，梯度下降算法是一种至关重要的优化技术，用于调整模型参数以使其更适应数据。本文将深入探讨梯度下降算法的工作原理、变种以及应用中的一些挑战和解决方案。 工...

引言 在前篇文章中，我们介绍了强化学习系统中的基本概念和重要组成部分，并解释了Q-learning算法的理论知识。本文的目标是在Python3中实现该算法，并将其应用于实际的实验中。 闲话少说，让我...

引言 Transformer 模型及其自注意力机制是深度学习领域的重要进展之一，首次在自然语言处理（NLP）任务中被成功应用。本文将深入解析 Transformer 中的自注意力机制，探讨其基本原理、设计动机...

引言 本文将深入探讨批量归一化（Batch Normalization，简称BatchNorm）的定义、特性、工作原理、实现方法以及实际应用。BatchNorm是深度学习领域中一个重要的技术，对于神经网络的训练和性能具...

引言 在机器学习中，我们常常面临着模型过拟合和欠拟合的问题，而这两个问题的核心就是偏差-方差权衡。今天，我们将详细介绍偏差-方差权衡的概念，探究其由来、意义以及如何应对，以优化我们的...

引言 Python作为一门编码语言，具有丰富的语法特性和标准库，熟练运用这些特性可以使代码更为高效。本文以几个示例为例，展示Pythonic风格的代码如何运用Python的特性，提高代码运行效率。 List...

引言 聚类是将一个数据集按照特定标准划分成多个类或簇的过程，使得同一簇内的数据对象的相似性尽可能大，不同簇之间的差异性尽可能大。聚类算法属于无监督学习算法的一种。 k-均值聚类算法 k-...

KNN（K-Nearest Neighbors）通常指的是K最近邻算法，是机器学习中常见的一种分类算法。 引言 KNN算法使用k个最近邻的类别来对当前样本进行预测分类。这里的k代表特征空间中距离当前样本最近的邻...