简介 机器学习已经彻底改变了这些行业，从医疗保健到金融到交通运输。尽管如此，它也像任何其他技术一样存在其局限性。必须了解这些限制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个重要限制。这些限制包括更多可解释性和透明度、偏差和歧视、过拟合和欠拟合、计算资源、因果关系、伦理考虑以及数据质量差。我们将详细介绍每个限制，检查其存在的原因、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

简介 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。由于机器学习算法能够分析和理解海量数据，因此已在从医疗保健到银行等各个行业中使用，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称为… 阅读更多

简介 多年来，机器学习一直是计算机领域的一个热门话题，而且有充分的理由。机器学习能够分析数据、识别模式并进行预测，因此有可能彻底改变各种行业。机器学习取得了重大的技术进步，但也已成为一个对拥有必要资格的人来说利润丰厚的行业。本文将介绍机器学习的各个方面，这些方面使其成为如此有利可图的职业选择，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

简介 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强大工具集。由于拓扑学侧重于数据的整体结构而不是特定特征，因此它可以洞察变量之间的潜在关系，而这些关系可能难以使用其他技术获得。在本文中，我们将探讨拓扑学在机器学习中的作用、应用拓扑技术所面临的挑战以及这种… 阅读更多

简介 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层训练。一个 RBM 的输出用作下一个 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

简介 多元线性回归是主要的回归技术之一，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。多个 - 同时处理两个以上特征。在本文中，让我们详细了解多元线性回归。多元线性回归 多元线性回归是一种常用的预测分析方法。使用这种分析，您可以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

简介 子图创建是 Python 库 Plotly 提供的多种数据可视化工具之一。使用子图可以将一个大的叙述分解成多个较小的叙述。有时，为了使主要故事具有更大的深度和一致性，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，这使我们能够为每个绘图创建唯一的标题。make_subplots() 函数本质上是一个工厂方法，它允许我们建立一个具有指定数量的… 阅读更多

简介 散点图是说明两个连续变量之间关系的重要工具。它们帮助我们识别数据中的潜在异常值、模式和趋势。但是，当散点图中的数据点很多时，它们也可能难以解释。如果添加注释，则散点图中的一些兴趣点可能更容易观察和理解。本文将探讨如何注释 Matplotlib 散点图，以使它们更易于理解。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

简介 随着数据可视化成为每个数据分析项目不可或缺的一部分，条形图成为表示分类数据的绝佳工具。特别是当我们想要并排比较多个组时，组合条形图很有用。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 的注释功能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

简介 条形图是数据可视化中常见的一种图表。它们易于创建和理解，因此是许多数据科学家的首选。但是，当我们需要可视化其他信息时，条形图可能会显得不足。在这种情况下，注释很有用。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一些格式化选项，包括字体大小、颜色和样式。该… 阅读更多