在机器学习中，特征选择是一个重要的步骤，它可以帮助我们从原始数据中选择出最具预测性能的特征，以提高模型的准确性和效率。在本教程中，我们将学习如何使用scikit-learn（sklearn）库中的特征选择方法来进行特征选择。...

在全球环境问题日益突出的今天，机器学习技术正在成为环境保护领域的得力工具。本文将深入研究机器学习在环境监测、资源管理、污染控制等方面的应用，通过一个实例项目展示其部署过程，并探讨这一技术在未来的发展方向。...

回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。在大数据分析中，它是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量y（目标）和影响它的自变量x（预测器）之间的回归模型，从而预测因变量y的发展趋向。当有...

根据奥卡姆剃刀原则解决问题： 用能够满足需求的最简单的算法，如果绝对的必要，不要增加复杂性。

Apache Spark是大数据流行的开源平台。MMLib是Spark的开源学习库。MMLib提供了机器学习配置，统计，优化和线性代数等原语。在生态兼容性支持Spark API和Python等NumPy库，也可以使用Hadoop数据源。...

在当今数字化时代，区块链技术和机器学习领域都各自取得了巨大的进展。将区块链与机器学习相结合，可以创建更加安全、透明、去中心化的智能应用。本文将深入研究区块链与机器学习的融合，通过一个实例项目展示其部署过程，并...

某位著名计算机科学家有句话：“如果智能是蛋糕，无监督学习将是蛋糕本体，有监督学习是蛋糕上的糖霜，强化学习是蛋糕上的樱桃”

随着科技的迅速发展，智能决策支持系统在农业领域的应用成为提高农业生产效益和可持续发展的重要手段。

收集用户的历史行为数据，包括点击、购买、浏览等。此外，还可以考虑用户的个人信息、搜索记录等。这些数据可以通过网站、APP的日志、数据库等途径获取。...

领英工程师 Shubham Agarwal 及 Rishi Gupta 解释道，为协助发现并移除违反其标准政策的内容，领英一直在使用自研的 AutoML 框架，该框架可以并行地训练分类器且试验多个模型架构。...