高斯混合模型 (GMM) 是一种统计框架，假设基础数据是由多个高斯分布组合生成的。这种概率模型确定数据的概率密度函数。GMM 的主要优势在于其通用性。GMM 可用于对不同数据类型和分布进行建模。它可以处理具有多个峰值或模式、非球形簇和各种模式的数据。GMM 对异常值具有鲁棒性，可用于密度估计和聚类应用。图像分割和异常检测都可以从中受益。时间序列信息可以被利用 ... 阅读更多

逻辑回归模型是一种用于预测事件发生概率的统计框架。这些模型通常用于银行、医疗保健和营销等行业，以帮助做出重要的业务决策。由于从这些模型中获得的结果会极大地影响项目的最终结果或业务的走向，因此这些模型必须精确且可靠。评估模型的质量对于确保逻辑回归模型提供的预测值得信赖至关重要。可以使用多种指标和技术来确定逻辑回归模型的准确性和可靠性。通过正确分析逻辑回归模型，企业和学者可以 ... 阅读更多

在统计学、流行病学和机器学习等多个研究领域，缺失数据是一个主要问题。调查无响应、测量问题或数据输入错误等多种因素都可能导致它。虽然插补和最大似然估计是处理缺失数据的替代方法，但它们可能会在研究中引入偏差。特别是，选择偏差可能会因数据管理不善而加剧。这篇博文将讨论选择偏差的概念、缺失数据如何引入偏差以及处理缺失数据以最大程度地减少选择偏差影响的策略。什么是选择偏差？选择偏差是 ... 阅读更多

简介在机器学习中，线性回归是用于线性类型数据的最优算法之一，它可以返回非常准确的预测。虽然在使用任何算法训练模型后，都需要检查算法的性能，以便了解模型的行为以及需要改进模型哪些方面。在本文中，我们将讨论各种评估指标以及评估线性回归算法的最佳指标。为什么找到最佳评估指标？回归类型算法有许多可用的评估指标 ... 阅读更多

简介异常值是在现有数据集中与其他观测值非常不同的值或数据观测值。在构建机器学习模型时，检测和处理异常值变得至关重要，因为传递给模型的数据质量应该足够可靠。人们认为高质量的数据集可以提供准确可靠的信息，即使在性能非常差的算法上也能获得结果，如果数据集的质量本身很差，那么获得高性能模型的可能性就非常小。本文将讨论异常值，... 阅读更多

简介模型验证是一种技术，我们试图通过收集、预处理和向机器学习算法提供适当的数据来验证已构建的模型。我们不能直接将数据馈送到模型，训练它并部署它。验证模型的性能或结果以检查模型是否按预期执行至关重要。有多种模型验证技术用于根据不同类型的模型及其行为来评估和验证模型。在本文中，我们将讨论 ... 阅读更多

简介最大似然是一种通常用于此类密度估计问题的方案，其中定义似然函数以获得分布数据的概率。学习和理解最大似然的概念势在必行，因为它是在学习其他高级机器学习和深度学习技术和算法所必需的基本核心概念之一。在本文中，我们将讨论似然函数、其背后的核心思想以及它如何通过代码示例工作。这将帮助人们更好地理解该概念并在需要时应用它。让 ... 阅读更多

简介机器学习中的超参数调整是一种技术，我们调整或更改现有模型或算法的默认参数以实现更高的准确性和更好的性能。有时，当我们使用算法的默认参数时，它并不适合现有数据，因为数据会根据问题陈述而有所不同。在这种情况下，超参数调整成为模型构建中提高模型性能的重要组成部分。本文将讨论算法的超参数调整、优势和其他相关内容。这将帮助人们理解超参数调整的概念以及 ... 阅读更多

简介线性回归是机器学习中最常用和最简单的算法之一，它有助于预测几乎所有类型问题陈述中的线性数据。虽然线性回归是一种参数机器学习算法，但该算法假设数据满足某些假设，以便更快更容易地进行预测。同方差性也是线性回归的核心假设之一，在将线性回归应用于相应的数据集时，假设它得到满足。在本文中，我们将讨论线性回归的同方差性假设、其核心思想、其重要性以及一些与之相关的其他重要内容 ... 阅读更多

MLOps 的目标是通过将机器学习系统开发 (dev) 与机器学习系统部署 (ops) 相结合，来标准化和简化生产环境中高性能模型的持续交付。它旨在加速机器学习模型投入运行的过程，以及随后的维护和监控。机器学习模型在投入生产之前必须经历多个阶段。这些流程确保您的模型能够适当地扩展以满足广泛的用户群。您会遇到这种 MLOps 工作流程。为什么选择 MLOps？数据摄取、数据准备、模型训练、模型调优、模型部署、模型监控、可解释性等等... 阅读更多