在现代世界，机器正变得比以往任何时候都更智能。这主要归因于机器学习日益增长的重要性。机器学习是指教计算机从数据中学习，然后利用这些信息进行判断或预测的过程。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。它已成为需求最高的行业之一，并将继续流行。模型创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做出预测。即使是最好的算法，如果特征构建不当，也无法很好地工作。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个领域，包括金融、经济和市场营销。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中观测值之间的相关性。找到能够估计序列未来值的重要的滞后值非常有用。然而，如果您不熟悉 PACF 图，则可能难以解读。在这篇博文中，我们将帮助您逐步了解时间序列分析的 PACF 图。什么是 PACF？偏自相关…… 阅读更多

梯度下降是机器学习中一种重要的优化方法，用于最小化模型的损失函数。简单来说，它涉及反复调整模型的参数，直到找到最小化损失函数的最佳值范围。该方法通过沿损失函数负梯度的方向，更具体地说，是沿最陡下降路径，进行微小步进操作。学习率是一个超参数，它控制算法在速度和准确性之间的权衡，影响步进的大小。许多机器学习方法都使用…… 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。当因变量是二元的（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。逻辑回归的目标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概率，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数据，可以从中推断出总体或产生初始数据的过程。当需要根据给定数据估计总体参数或可用数据点很少时，这些方法广泛用于数据分析中。重采样方法通常使用自举法、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责任之一。但是，提供的数据并不总是具有足够的代表性，这可能会…… 阅读更多

树是一种由节点组成的数据结构。节点由边连接。最顶端的节点称为根，最底端的节点称为叶子。叶子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…… 阅读更多

当链表中的任何节点都不指向 NULL 时，据说该链表具有循环。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，上面的链表没有结束。算法 使用两个指针 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目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 中的一个内置函数，用于使用用户指定的分割符连接可迭代对象（例如：列表）的项目。我们可以使用 join…… 阅读更多

链表用于存储非连续内存位置的数据。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。暴力法为了找到链表的中间元素，暴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