包含标签：数据科学 的文章
-
无代码/低代码机器学习：推动机器学习普及的新力量
什么是无代码/低代码机器学习 在当今的技术领域，无代码和低代码机器学习正逐渐崭露头角，成为推动数据科学和人工智能发展的重要力量。 传统的机器学习开发过……5ifenxi 15小时前
-
二元分类：机器学习与数据科学的核心技术
什么是二元分类 在机器学习和数据科学领域，二元分类是一个基础且至关重要的概念。简单来说，二元分类就是将数据点划分到两个类别中的任务。这两个类别通常被…… -
混淆矩阵：机器学习与数据科学的模型评估利器
什么是混淆矩阵 在机器学习和数据科学领域，混淆矩阵是一个强大且广泛应用的工具，用于评估分类模型的性能。简单来说，混淆矩阵以表格形式呈现了模型预测结果…… -
多分类问题：算法、评估、挑战与应用
什么是多分类问题 在机器学习和数据科学领域，多分类问题是一个关键且广泛应用的概念。简单来说，多分类指的是将数据实例划分到两个以上不同类别的任务。与二…… -
特征工程：数据科学与机器学习的关键环节
什么是特征工程 在数据科学和机器学习的领域中，特征工程是一个至关重要的环节。它可以说是连接原始数据和有效机器学习模型之间的桥梁。简单来讲，特征工程就…… -
降维：数据科学与机器学习领域的关键技术
什么是降维 在数据科学和机器学习领域，降维是一项至关重要的技术。它旨在减少数据集中特征（变量）的数量，同时尽可能保留数据的关键信息。 降维的必要性 随…… -
人工智能和数据科学如何重塑比特币价格预测与加密货币市场
比特币价格展望：人工智能和数据科学如何重塑加密货币市场预测 在加密货币领域，比特币价格的走向一直是投资者和爱好者关注的焦点。近年来，人工智能（AI）和…… -
决策树：机器学习中强大的数据处理与分析工具
什么是决策树 决策树是一种在数据科学、机器学习和统计学领域广泛应用的强大工具。它为解决分类和回归问题提供了直观且有效的方法。 从结构上看，决策树类似一…… -
数据科学与机器学习中的特征选择方法解析
什么是特征选择 在数据科学和机器学习的领域中，特征选择是一个至关重要的步骤。它指的是从原始数据集中挑选出最相关、最具代表性的特征子集的过程，旨在提升…… -
什么是基线模型 - 数据科学与机器学习的重要基准
什么是基线模型 在数据科学和机器学习领域，基线模型是一个重要的概念。简单来说，基线模型是一种简单且基本的模型，它为更复杂、更先进的模型提供了一个对比……