随着在线购物的持续普及，个性化推荐在电子商务中变得越来越重要。由于数百万种商品可在线获取，因此找到客户真正想要的东西可能很困难。这就是个性化推荐的用武之地，它可以通过向用户提供满足其特定需求和习惯的推荐来提供帮助。基于分类法的推荐系统是实现个性化建议的一种方法。分类法是一种分层结构，通过根据分类法对对象或概念进行组织和分类，可以更轻松地搜索和检索信息。在本文中，我们将深入探讨基于分类法的产品推荐系统... 阅读更多

引言 在信息至上的时代，数据科学家的作用变得不可或缺。在各种可获得的认证中，有一种认证脱颖而出，成为成就的顶峰：成为特许数据科学家。这个令人尊敬的头衔意味着专业知识、专长和对数据科学领域卓越的坚定承诺。在本文中，我们踏上了一段激动人心的旅程，揭示了成为特许数据科学家的秘诀和步骤。什么是特许数据科学家？特许数据科学家是一项专业资格，认可拥有高级技能的个人... 阅读更多

机器学习领域在过去几年中变得非常流行，该领域取得了重大创新和进步。世界上有很多机器学习初创公司试图利用机器学习来解决一些现实世界的问题，这些公司正在利用机器学习来自动化复杂流程、开发新产品和服务，以及借助机器学习做出更明智的决策。以下是 2023 年十大机器学习初创公司。1. OpenAI OpenAI 是全球领先的机器学习和人工智能初创公司，由多位... 阅读更多

机器学习是人工智能的一个子集，其中机器从数据中学习并对新数据进行预测或决策，而无需进行明确的编程。机器学习是一个不断发展的行业，每年都会出现多项新创新。预计人工智能市场将在 2023 年达到 5000 亿美元，到 2030 年达到 1,5971 亿美元。这表明未来对机器学习技术的持续需求很高。在本文中，我们将了解 2023 年的五大机器学习趋势。1. 基础模型 基础模型是大型... 阅读更多

数据科学是一个结合统计分析、机器学习和计算机科学来从数据中提取见解和知识的领域。从识别业务问题到实施预测模型，数据科学生命周期是一种管理数据科学项目的系统化方法。整个方法包含许多步骤，包括数据收集、数据清理、数据转换、建模以及模型评估和部署。这是一个非常漫长的过程，并且为数据科学项目定义了一些通用步骤，这些步骤用于所有数据科学项目。在本文中，我们将讨论数据科学的不同阶段... 阅读更多

数据科学是一个新兴领域，我们试图从中提取有用的见解和知识。数据科学利用数据来回答问题。如今，数据是每个企业和初创企业最重要的方面，并且随着数据量的指数级增长，数据科学已成为一个越来越重要的领域。数据科学是统计学和机器学习等多个领域的结合。在本文中，我们将讨论数据科学的基础知识以及该领域使用的工具和技术。数据科学流程 数据科学流程是一组... 阅读更多

引言 损失函数，通常称为成本函数或误差函数，是数据科学中用于评估机器学习模型做出的预测与训练数据中的实际值或目标匹配程度的指标。它量化了真实值和预测值之间的差异，并提供了一个单一的标量数字，该数字体现了模型的有效性。多重共线性问题 n 是数据集中数据点的数量。y 代表目标变量的真实值。ŷ 代表回归模型生成的预测值。选择... 阅读更多

引言 数据科学和机器学习是快速发展的职业，拥有这些学科的硕士学位可以为您在就业市场上提供优势。但是，由于有如此多的课程可用，因此可能很难选择最合适的课程。佐治亚理工学院的计算机科学（机器学习）硕士学位和纽约大学的数据科学硕士学位是两个突出的选择。佐治亚理工学院的课程重点关注计算机科学和机器学习技术与系统。纽约大学的课程更加多学科，涵盖了诸如统计学、机器学习、数据可视化和数据... 阅读更多

近年来，JavaScript 因其大量用于前端和后端开发的库而越来越受欢迎，但是，JavaScript 也已发展到满足机器学习和数据科学家的需求。JavaScript 库为我们提供了全面的技术和工具，简化了复杂机器学习任务，例如数据分析、模式识别和预测建模。在本文中，我们将探讨机器学习和数据科学十大 JavaScript 库。机器学习和数据科学十大 JavaScript 库 下面是机器学习和数据科学十大 JavaScript 库... 阅读更多

在机器学习领域，多标签分类是一项重要的任务，它涉及为实例分配多个标签。评估多标签分类模型的有效性需要特定的指标，这些指标需要考虑预测标签的排序顺序。本文重点介绍其中一项指标，即标签排序平均精度 (LRAP)。LRAP 衡量正确排序标签的平均精度，并提供对多标签分类模型的全面评估。了解 LRAP 及其意义可以增强对多标签任务机器学习算法的评估和比较。什么是标签排序平均精度？多标签排序指标，具体来说... 阅读更多