在现代世界，机器正变得比以往任何时候都更加智能。这主要归因于机器学习日益增长的重要性。机器学习是指教会计算机从数据中学习，然后利用这些信息做出判断或预测的过程。随着越来越多的行业开始依赖机器学习，了解如何评估这些模型的性能至关重要。在这篇博文中，我们将探讨机器学习中损失和准确率的概念，以及如何利用它们来评估模型的有效性。什么是机器学习中的损失？在机器学习中，… 阅读更多

近年来，机器学习改变了文明。它已成为需求量最大的行业之一，并将继续普及。模型构建是机器学习的核心组成部分之一。它涉及创建算法来分析数据并根据这些数据进行预测。即使是最好的算法，如果特征没有正确构建，也不会很好地工作。在这篇博文中，我们将探讨在构建模型时特征工程的好处。什么是特征工程？特征工程是从原始数据中识别和修改最重要特征的行为… 阅读更多

时间序列数据分析可以应用于各种领域，包括金融、经济和营销。自相关函数 (ACF) 和偏自相关函数 (PACF) 广泛用于时间序列数据分析。PACF 图用于评估时间序列观测值之间的相关性。查找有助于估计序列未来值的重要的滞后值很有用。尽管如此，如果您不熟悉 PACF 图，则可能难以阅读。在这篇博文中，我们将引导您完成理解时间序列分析的 PACF 图的每个步骤。什么是 PACF？偏自相关… 阅读更多

梯度下降是机器学习中一种突出的优化方法，用于最小化模型的损失函数。简单来说，它涉及反复更改模型的参数，直到找到最小化损失函数的理想值范围。该方法通过沿着损失函数的负梯度方向，或更具体地说，沿着最陡下降路径，进行微小的步骤来工作。学习率是一个超参数，它控制算法在速度和准确性之间进行权衡，会影响步骤的大小。许多机器学习方法，包括线性回归、逻辑回归和神经网络，仅举几例，都使用… 阅读更多

逻辑回归是一种统计方法，用于检查因变量和一个或多个自变量之间的关系。当因变量为二元（即仅取两个值）时，它是一种常用于分类任务的回归分析形式。逻辑回归的目的是找到自变量与因变量取特定值的概率之间的关系。由于它使我们能够根据自变量的值预测事件发生的可能性，因此逻辑回归是数据分析和机器… 阅读更多

重采样是一种统计技术，用于从更多数据样本中收集信息，从中可以对总体或产生初始数据的过程进行推断。当需要根据给定数据估计总体参数或当可用的数据点很少时，这些方法广泛用于数据分析。重采样方法通常使用引导程序、刀切法和置换检验等技术来估计标准误差、置信区间和 p 值。分析和解释数据是数据科学家最重要的职责之一。然而，提供的数据并不总是具有足够的代表性，这可能… 阅读更多

树是一种由节点组成的数据结构。节点由边连接。最顶层的节点称为根节点，最底层的节点称为叶子节点。叶子节点是没有子节点的节点。二叉树二叉树是一种树，其中每个节点最多可以包含 2 个子节点。这意味着，每个节点可以有 0 个、1 个或 2 个子节点，但不能超过 2 个。二叉树中的每个节点都包含三个字段 - 数据 指向左侧的指针… 阅读更多

当链表中的任何节点都不指向 NULL 时，则称该链表具有循环。最后一个节点将指向链表中的先前节点之一，从而创建一个循环。具有循环的链表将没有结束。在下面的示例中，最后一个节点（节点 5）没有指向 NULL。相反，它指向节点 3，并建立了一个循环。因此，上述链表没有结束。算法 取两个指针 fast 和 slow… 阅读更多

将列表转换为字符串将列表转换为字符串的一种方法是遍历列表的所有项并将它们连接到一个空字符串中。示例 lis=["I", "want", "cheese", "cake"] str="" for i in lis: str=str+i str=str+" " print(str) 输出 I want cheese cake 使用 Join 函数 Join 是 Python 中的内置函数，用于使用用户指定的分割符连接可迭代对象（例如：列表）的项。我们可以使用 join… 阅读更多

链表用于存储非连续内存位置中的数据。包含数据项的节点使用指针链接。每个节点包含两个字段。第一个字段用于存储数据，第二个字段包含指向下一个节点的链接。蛮力法为了找到链表的中间元素，蛮力法是通过迭代整个链表直到遇到 NULL 来找出链表的长度，然后将长度除以 2 以获得中间元素的索引。... 阅读更多