人工智能（简称 AI）、机器学习（简称 ML）和深度学习 (DL) 是当前发展最迅速、最出色、最引人入胜的三大技术领域，拥有广泛的应用，例如自动驾驶汽车和面部识别系统。由于其复杂性，理解这些主题可能看起来很困难。然而，在这些领域取得成功需要扎实的计算机科学、数学和统计学基础。此外，还需要熟悉常用的库和建模工具。本文概述了 AI、ML 和 DL 的学习路线，概述了关键概念、工具和方法。这篇路线图…… 阅读更多

简介 商业欺诈是一个严重的问题，可能导致企业遭受巨大的经济损失和声誉损害。传统的欺诈行为检测方法有时耗时且依赖人工操作，这使得它们在实时检测欺诈活动方面效率低下。然而，随着数据可用性的增加和机器学习技术的进步，企业现在可以获得更有效的欺诈检测方法。本文将定义机器学习中的企业欺诈检测，解释其工作原理，并讨论使用它的优缺点。企业欺诈 企业欺诈是指故意和蓄意的财务…… 阅读更多

数据科学是一个不断发展的领域，需要掌握各种技能和工具来应对不断变化的数据环境。虽然 Python、R 和 SQL 无疑是数据科学行业中最常用的工具，但还有其他一些工具和技术，数据科学家也应该能够熟练使用。在本文中，我们将探讨一些每个数据科学家都应该熟悉的基本工具。Excel Excel 是一个强大的数据分析工具，广泛应用于金融领域。它…… 阅读更多

简介 数据科学、分析、人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 等快速发展的领域正在彻底改变各个行业。随着技术的进步，正在出现影响这些领域未来的一些新趋势。这篇文章将探讨分析、数据科学和 AI/ML 中一些最重要的趋势。从 AI/ML 的普及到其在社会公益方面的应用，这些趋势可以彻底改变我们交流、工作和生活的方式。了解这些趋势将有助于我们利用它们带来的机遇，并更好地为未来做好准备。趋势 AI/ML 趋势 机器学习…… 阅读更多

简介 算法是驱动我们所处的数字世界的基本工具。从搜索引擎到社交媒体平台，算法在帮助我们浏览海量在线信息方面发挥着关键作用。然而，即使是最强大的算法也需要更新和修改才能跟上不断变化的数字环境。在本文中，我们将探讨修改算法如何显著提高效率、准确性和应对新挑战的能力。我们将深入研究算法优化的世界，并探讨修改如何将算法从可靠的工具转变为…… 阅读更多

简介 回归分析是一种常用的统计方法，用于模拟因变量与一个或多个自变量之间的关系。在回归方程中，截距项表示当所有自变量都等于零时，因变量的期望值。但是，有时去除截距项可能会导致更精确的回归结果和更高的模型性能。本文将讨论回归分析中去除截距的概念，包括它的优点、缺点以及对回归数据解释的影响。什么是截距去除？回归分析使用统计方法…… 阅读更多

简介 信号肽是许多蛋白质起始处存在的短氨基酸序列，对于它们的分泌和运输至关重要。准确预测信号肽对于理解蛋白质的功能以及开发新的生物技术和药物应用至关重要。近年来，机器学习方法在预测信号肽方面越来越受欢迎，因为它们可以快速且准确地进行预测。本文将介绍信号肽的基础知识、它们在蛋白质分泌和运输中的作用，以及机器学习算法在信号肽预测中的应用。这…… 阅读更多

简介 机器学习是计算机科学和数据分析中一个快速发展的学科。它有能力改变行业以及我们生活和工作的方式。然而，一开始接触机器学习可能会让人觉得很困难。面对如此多的工具、框架和算法选择，你甚至都不知道从哪里开始？在这篇文章中，我们提供了一个逐步的教程，教你如何使用机器学习。我们将与你一起学习编程、机器学习的基本原理以及选择机器学习框架。此外，我们还将提供一些建议，说明如何探索和实践机器学习以及…… 阅读更多

简介 机器学习是一个快速发展的学科，极大地促进了学术界和工业界的研究。机器学习现在被认为如此重要，以至于它可以彻底改变各种行业和学术学科。在本文中，我们将对比机器学习行业研究和学术研究之间的差异，突出它们的相似点、不同点以及它们如何相互支持。行业研究与学术研究。行业中的机器学习 金融、医疗保健、市场营销和电子商务只是机器学习产生重大影响的几个行业。公司已经能够简化…… 阅读更多

引言 近年来，人们对机器学习的兴趣日益浓厚，随着大数据的增长，对有效分析和解释这些数据的算法的需求也日益增加。凸优化就是这样一种在机器学习中被证明非常有用的方法。简单来说，凸优化关注的是在目标函数为凸函数且约束条件为线性条件下寻找问题的最优解。凸优化是数学的一个分支，其重点是在约束条件下寻找优化问题的最佳答案。凸… 阅读更多