大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 开篇引言 正则化定义 正则化通俗理解 正则化类型 L1正则化（Lasso回归） L2正则化（Ridge回归） Elastic Net Lp正则化 Early Stopping Dropo
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 时间序列分析是数据科学中一个重要的领域。通过对时间序列数据的分析，我们可以从数据中发现规律、预测未来趋势以及做出决策。无论是股票市场的走势，还是气象数据的变化，都涉及到时间序列分析 在进
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 接前天 李沐：用随机梯度下降来优化人生！ 今天把达叔 6 脉神剑给佩奇了，上 吴恩达：机器学习的六个核心算法！ ——梯度下降 1、 目标 梯度下降优化算法的概述，目的在于帮助读者理解不同
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种用于降维和数据可视化的非线性算法。它被广泛应用于图像处理、文本挖掘和生物信息学等
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 今天我们来聊聊达叔 6 大核心算法之 —— 优化 算法。吴恩达：机器学习的六个核心算法！ 梯度下降优化算法是机器学习和深度学习中最常用的优化算法之一。它通过不断调整模型参数，使得损失函数
大侠幸会，在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top [日更万日，让更多人享受智能乐趣] 引言：走进智能的世界 曾经，人工智能（AI）是科幻小说中的概念，与飞船、外星人并肩而立。 然而，随着时间的推移，AI不再仅仅是幻想的产物，它已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。 在A
大侠幸会，在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top [日更万日，让更多人享受智能乐趣] 机器学习和数据科学领域的工作充满挑战和乐趣，在我踏上人工智能探索之路的初期，我对能够参与项目感到无比兴奋。 我满怀热情，我急切地想投身于这些项目中。但是，我尝试开展项目，却发现在寻求顺利
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 高斯过程算法是一种强大的非参数机器学习方法，广泛应用于回归、分类和优化等任务中。其核心思想是利用高斯分布来描述数据的分布，通过核函数来度量数据之间的相似性。与传统的机器学习方法相比，高斯
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 吴恩达：机器学习的六个核心算法！--> 线性回归 在许多实际场景中，简单的线性回归无法捕捉复杂的模式，这时候就该祭出我们多项式回归大法了，一种在数据分析和预测中常用的机器学习方法。 本文
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 在机器学习和数据科学的江湖中，评估模型的好坏是非常关键的一环。而 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和 AUC（Area Under C
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 历史上，许多杰出人才在他们有生之年默默无闻， 却在逝世后被人们广泛追忆和崇拜。 18世纪的数学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）便是这样一位人物 贝叶斯的研究，初看似平凡，其人
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 1. 引言 1.1 教程目的与读者定位 "启程"往往是最具挑战性的一步，特别是在面临众多选择时，人们往往难以做出决策。本教程旨在帮助那些几乎没有Python机器学习基础的初学者成长为知识
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 时间拉回 2019 年，有「计算机界诺贝尔奖」之称图灵奖获得者公布，深度学习三巨头：Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Yann LeCun 众望所归。 图灵奖为
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 最近，有读者参加了腾讯算法岗位的面试，面试着重考察了基础知识，并且提问非常详细。 特别是关于AdaBoost算法的问题，面试官问了很多。 今天，我们就来和大家探讨一下 AdaBoost
大侠幸会，在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top [日更万日，让更多人享受智能乐趣] 读者问了个关于卷积神经网络核心概念的问题，如下， 【问】神经元、权重、激活函数、参数、图片尺寸，卷积层、卷积核，特征图，平均池化，全家平均池化，全连接层、隐藏层，输出层 【完整问题】神
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 KNN算法的工作原理简单直观，易于理解和实现，这使得它在各种应用场景中备受青睐。 我们将深入探讨KNN算法，从基本概念到实现细节，从算法优化到实际应用，我们都会一一展开。通过本文，你将了
大侠幸会，在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top [日更万日，让更多人享受智能乐趣] 一、入门级自动化机器学习库 1.1 Auto-Sklearn 简介： Auto-Sklearn 是一个自动机器学习库，基于 Python 的 scikit-learn 接口。它主要用于自
大侠幸会，在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top [日更万日，让更多人享受智能乐趣] 1. 引言 数据分析中聚类算法的作用 在数据分析中，聚类算法用于发现数据集中的固有分组，通过将相似对象聚集在一起来揭示数据的结构和模式。这种方法常用于市场细分、社交网络分析、组织复杂数
大侠幸会，在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top [日更万日，让更多人享受智能乐趣] 1. 概念：数据降维的数学方法 定义 主成分分析（PCA）是一种统计方法，通过正交变换将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，这组新的变量称为主成分。 大白话，PCA能够从数据
大侠幸会，在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top [日更万日，让更多人享受智能乐趣] 定义和背景 在讨论Python为何没有像C或Java那样的明确的main函数之前，让我们先理解一下什么是main函数以及它在其他编程语言中的作用。 在C和C++等语言中，main函数是
