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向量嵌入在机器学习中的应用及创建方法
向量嵌入在机器学习领域具有重要意义,本文介绍了向量嵌入的应用及创建方法,涵盖了NLP、推荐系统等多个领域。了解如何将抽象数据转化为数字形式,并通过向量空间处理复杂数据集。- 403
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监督学习中的特征提取和特征选择方法详解
了解监督学习中的特征提取和特征选择方法,包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、特征哈希等技术,以及使用Filter方法进行特征选择的示例代码。- 390
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Filter 方法在特征选择中的应用
本文介绍了 Filter 方法在特征选择中的应用,包括方差选择法、相关系数法、卡方检验法和互信息法,以及它们的数学原理和实现方法。读者可以了解如何通过这些方法进行特征选择,以提升机器学习模型的性能。- 367
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CTR模型学习笔记:从经典LR到GBDT+LR模型的改进
本文从经典LR模型出发,介绍了CTR模型的发展历程,包括特征工程的重要性、GBDT+LR模型的改进,以及模型泛化等问题。同时探讨了深度学习在CTR模型中的应用。- 465
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使用人工智能算法解决实际业务问题的关键步骤
本文介绍了使用人工智能算法解决实际业务问题的关键步骤,包括问题定义和数据采集、特征工程、算法选择和模型训练、模型评估和优化、模型部署和应用等内容。同时分享了特征工程的重要性和判断模型是否训练好的常用方法。- 131
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机器学习入门与实践-数据挖掘-二手车价格交易预测
本文章介绍了关于数据挖掘和二手车价格交易预测的相关内容,包括赛题简介、EDA探索、特征工程、建模调参、模型融合等内容,旨在帮助读者了解机器学习入门与实践中的实际应用。- 252
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使用Kaggle数据集预测房价 – 数据处理与建模
本文介绍了使用Kaggle数据集进行房价预测的数据处理和建模过程,包括数据预处理、特征缩放、独热编码等步骤。通过实际案例,帮助读者理解机器学习模型的构建过程。- 487
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机器学习中的目标编码方法及实现详解
本文详细介绍了机器学习中目标编码的方法及实现过程,包括目标编码的概念、具体步骤和代码实现,并探讨了k-fold目标编码方法。适合对机器学习特征工程感兴趣的读者阅读。- 231
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使用机器学习预测房价的Python代码示例
本文介绍如何使用Python和Scikit-Learn库构建房价预测模型的代码示例,包括数据收集和预处理、特征工程、模型选择和训练等内容。通过学习本文,读者可以了解如何利用机器学习技术进行房价预测。- 66
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