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机器学习不能停~
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新旧十年交替之际，2020年涌现出的无代码人工智能平台数量激增，越来越多的企业希望利用人工智能的力量来构建更智能的软件产品。但对于很多人来说，实现这一愿望困难重重。对于初创公司而言，寻找具有相关机器学习专业知识的人才是一项挑战。对于移动应用程序开发人员来说
当一个类的观察值高于其他类的观察值时，则存在类失衡。类不平衡是机器学习中的常见问题，尤其是在分类问题中。不平衡数据可能会长时间妨碍我们的模型准确性。当每个类别中的样本数量大致相等时，大多数机器学习算法效果最佳。欺诈交易相对罕见，只有6%的交易是欺诈行为。不
近年来，由于对技术的高需求和进步，机器学习的普及已大大增加。机器学习可以从数据中创造价值的潜力使其吸引了许多不同行业的企业。大多数机器学习产品都是使用现成的机器学习算法进行设计和实现的，并且需要进行一些调整和细微更改。然后，使用该模型使用特征预测新观测的标
机器学习中的“算法”是什么？机器学习中的“算法”是在数据上运行以创建机器学习“模型”的过程。机器学习算法执行“模式识别”。算法从数据中“学习”，或者对数据集进行“拟合”。比如，我们有分类的算法，如 K- 近邻算法；回归的算法，如线性回归；聚类的算法，如 K
数据科学的发展日新月异，机器学习的角色正从数据科学的混合角色过渡到更多的工程或面向分析的角色，主要是以下的因素促成了这种变化：。机器学习模型更多地被应用到生产系统中，需要数据科学家具有比以前更深入的技术技能。商业产品和用户行为的变化步伐加快，对自动化的需求
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