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  一文彻底搞懂自动机器学习AutoML:TPOT

  本文将系统全面的介绍自动机器学习的其中一个常用框架:TPOT，一起研习如何在Python中将TPOT用于AutoML和Scikit-Learn机器学习算法。分类和回归小案例，以及一些用户手册的介绍。快来和小猴子一起研习...

  2025-07-02 balukai 文章精选 31 ℃
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  Matlab和Python环境下的深度学习小项目(第二篇)

  使用深度学习方法对脑部MRI进行年龄分类算法程序讲解如何应用迁移学习调整预训练深层神经网络(ResNet-18)，以对大脑MRI数据集进行年龄分类。数据集包含从155名研究参与者处获得的脑部MRI数据，为了使用2D图像数据预训练的...

  2025-07-02 balukai 文章精选 21 ℃
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  使用Flask应用框架在Centos7.8系统上部署机器学习模型

  安装centos7.8虚拟环境1、镜像链接centos-vault-centos-7.8.2003-isos-x86_64安装包下载_开源镜像站-阿里云具体安装步骤不再赘述2、授予普通用户sudo权限su切换到管理员cd到/et...

  2025-07-02 balukai 文章精选 20 ℃
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  【机器学习】数据挖掘神器LightGBM详解(附代码)

  来源：机器学习初学者本文约11000字，建议阅读20分钟本文为你介绍数据挖掘神器LightGBM。LightGBM是微软开发的boosting集成模型，和XGBoost一样是对GBDT的优化和高效实现，原理有一些相似之处，...

  2025-07-02 balukai 文章精选 25 ℃
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  超强，必会的机器学习评估指标（超强学习功能的学习机）

  大侠幸会，在下全网同名[算法金]0基础转AI上岸，多个算法赛Top[日更万日，让更多人享受智能乐趣]构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能，这是通过使用验证指标来完成的。选择正确的验证指标就像选择一副水晶球：它使我们能够以清晰...

  2025-07-02 balukai 文章精选 22 ℃
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  大数据集特征工程实践:将54万样本预测误差降低68%代码实现详解

  特征工程作为机器学习流程中的关键环节，在模型训练之前执行，其质量直接影响模型性能。虽然深度学习模型在图像和文本等非结构化数据的特征自动学习方面表现优异，但对于表格数据集而言，显式特征工程仍然是不可替代的核心技术。本文通过实际案例演示特征工程...

  2025-07-02 balukai 文章精选 31 ℃
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  数据分析-一元线性回归分析Python

  前面几篇介绍了数据的相关性分析，通过相关性分析可以看出变量之间的相关性程度。如果我们已经发现变量之间存在明显的相关性了，接下来就可以通过回归分析，计算出具体的相关值，然后可以用于对其他数据的预测。本篇就从简单的两个变量的一元回归开始，后续陆...

  2025-07-02 balukai 文章精选 18 ℃
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  自回归滞后模型进行多变量时间序列预测

  下图显示了关于不同类型葡萄酒销量的月度多元时间序列。每种葡萄酒类型都是时间序列中的一个变量。假设要预测其中一个变量。比如，sparklingwine。如何建立一个模型来进行预测呢？一种常见的方法是将该变量其视为单变量时间序列。这样...

  2025-07-02 balukai 文章精选 32 ℃
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  交叉验证和超参数调整:如何优化你的机器学习模型

  准确预测Fitbit的睡眠得分在本文的前两部分中，我获取了Fitbit的睡眠数据并对其进行预处理，将这些数据分为训练集、验证集和测试集，除此之外，我还训练了三种不同的机器学习模型并比较了它们的性能。在第2部分中，我们看到使用随机森林和xgb...

  2025-07-02 balukai 文章精选 21 ℃
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  一文吃透ConcurrentHashMap的前世与今生

  HashMap是线程不安全的类，k-v类型数据操作在多线程下推荐使用ConcurrentHashMap。本文将会延续HashMap的解读思路，对ConcurrentHashMap从关键成员变量，核心方法与常见面试点出发，帮助大家深入浅出的理...

  2025-07-02 balukai 文章精选 17 ℃