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机器学习 数据分析
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在这篇文章中，我们将创建一个由简单的长短期记忆层和二元分类器组成的循环神经网络。该机器学习模型的目的是根据前30天的 close, open, high, low price和volume预测股票在第二天上涨或下跌。我们将其准确性与“基线模型”进行比较，“
介绍深度学习是一个非常时髦的术语。主要原因是，相关技术最近显示出了令人难以置信的能力，能够在从图像识别到文本翻译等各种各样的问题上产生真正好的、甚至是最先进的结果。站在这种不断发展的技术面前，由于可用数据和计算机能力的增加，对于外行来说，有时很难真正了解“
SVM是一种接收输入数据并返回这样一条分界线的算法。请考虑以下示例。假设我们有一个数据集，我们想要对蓝色圆圈中的红色方块进行分类和划分。这项任务的主要目标是找到将两个类分开的“理想”线。找到将数据集划分为蓝色和红色类的完美线或超平面。但是，正如您所看到的，
本文主要介绍典型数据科学管道中所期望的内容。从构建业务问题到创建可执行的见解。解决任何数据科学问题的初始点是首先提出要求数据解决的问题。根据经验，在获取数据时必须进行严格的检查。事实上，您将面临的大多数问题都是工程问题。即使拥有良好的机器学习的所有资源，大
机器学习中的线性回归要求因变量和自变量之间的关系是线性的。如果数据的分布更复杂，如下图所示，该怎么办？线性模型可以用于拟合非线性数据吗？我们如何生成最佳捕获数据的曲线呢？我们将在这篇文章中回答这些问题。目录为什么使用多项式回归过度拟合与欠拟合偏差与差异权衡
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