引言 机器学习彻底改变了这些行业，从医疗保健到金融再到交通运输。然而，与任何其他技术一样，它也有其局限性。必须了解这些局限性，才能有效地开发和使用机器学习算法。在本文中，我们将探讨机器学习的七大重要局限性。这些限制包括：可解释性和透明度不足、偏差和歧视、过拟合和欠拟合、计算资源、因果关系、伦理考虑和数据质量差。我们将详细介绍每个限制，探讨其存在的原因、它如何影响机器学习算法以及可能的解决方案。机器学习的局限性 机器学习，一种方法……阅读更多

引言 机器学习领域正在快速发展，并有可能彻底改变我们生活的许多方面。由于其分析和理解海量数据的能力，机器学习算法已应用于从医疗保健到银行等各个行业，以提高决策、效率和有效性。本文将探讨来自各个领域的机器学习的一些优秀示例，以及它们如何影响我们的日常生活。机器学习的一些优秀示例 由于人工智能领域的一个分支，计算机系统可以从经验中学习并随着时间的推移而改进……阅读更多

引言 多年来，机器学习一直是计算机领域的一个热门话题，这是有充分理由的。机器学习能够分析数据、发现模式和进行预测，因此有可能彻底改变各种业务。机器学习取得了重大技术进步，但也已成为一个对拥有必要资格的人来说极其有利可图的行业。本文将介绍使机器学习成为如此有利可图的职业选择的各个方面，包括就业前景、薪资以及对机器学习专家的日益增长的需求。如何……阅读更多

引言 拓扑学是研究物体形状和结构的学科，重点是能够承受连续变换的特性。近年来，拓扑学已成为机器学习分析复杂数据的有力工具集。拓扑学侧重于数据的整体结构而不是特定特征，因此可以提供对变量之间潜在关系的见解，而这些见解可能难以使用其他技术获得。在本文中，我们将探讨拓扑在机器学习中的作用、应用拓扑方法的挑战以及这种方法的潜在优势……阅读更多

引言 深度信念网络 (DBN) 是一种深度学习架构，它结合了无监督学习原理和神经网络。它们由多层受限玻尔兹曼机 (RBM) 组成，这些机器以无监督的方式逐个训练。一个 RBM 的输出被用作下一个 RBM 的输入，最终输出用于监督学习任务，例如分类或回归。深度信念网络 DBN 已应用于各种应用，包括图像识别、语音识别和自然语言处理。它们已被证明在许多任务中取得了最先进的结果……阅读更多

引言 多元线性回归是一种关键的回归技术，它模拟了一个连续因变量与多个自变量之间的线性关系。线性回归算法分为两类：简单 - 只处理两个特征。多元 - 同时处理两个以上特征。在本文中，让我们详细探讨多元线性回归。多元线性回归 多元线性回归是一种常用的预测分析方法。您可以使用这种分析方法来理解一个连续因变量与两个或多个自变量之间的关系。自变量可以是……阅读更多

引言 子图创建是 Python 库 Plotly 提供的多种数据可视化工具之一。可以使用子图将一个大型叙述分解成多个较小的叙述。有时，为了使主要故事更深入和连贯，可能需要为每个子图设置自己的标题。语法 通过使用 subplot_titles 参数，可以自定义绘图网格中的子图标题，从而为每个绘图创建唯一标题。make_subplots() 函数本质上是一个工厂方法，允许我们创建具有指定数量的……阅读更多

引言 散点图是用于说明两个连续变量之间关系的重要工具。它们有助于我们识别数据中的潜在异常、模式和趋势。然而，当数据点很多时，散点图也可能难以解释。如果添加注释，散点图中的一些兴趣点可能更容易观察和理解。为了使 Matplotlib 散点图更容易理解，本文将探讨如何对其进行注释。语法 ax.annotate(text, xy, xytext=None, arrowprops=None, **kwargs) text − 要在注释中显示的文本。xy − (x, y) 坐标……阅读更多

引言 随着数据可视化成为每个数据分析项目中不可或缺的一部分，条形图是表示分类数据的好工具。特别是当我们想要并排比较多个组时，组合条形图非常有用。语法和用例 可以向条形图添加注释，以提供有关所呈现数据的其他信息或说明。matplotlib 的注释函数可用于将这些注释添加到每个条形。该函数采用以下参数：text − 要在注释中显示的文本。xy − 点……阅读更多

引言 条形图是数据可视化中常用的一种图表。它们是许多数据科学家的首选，因为它们易于制作和理解。然而，当我们需要可视化更多信息时，条形图可能会显得不足。在这种情况下，注释就很有用。在条形图中，可以使用注释来更好地理解数据。 语法和用法 使用Matplotlib的annotate()函数。该方法接受许多输入，例如要注释的文本、注释应放置的位置以及许多格式选项，包括字体大小、颜色和样式。 ... 阅读更多