红色石头的个人博客1700 页，52 万字，6 大主题…
9红色石头 发布于 2020-06-28
如今，AI有道已经陪伴读者两年了。在这段时间里，我们一直专注于人工智能最前沿的技术、干货和资讯，努力为读者呈现最有价值的 AI 信息，致力于为读者提供切实可行的 AI 学习路线。 两年的时间，我们已经发布了超过 160 篇技术干货文章，52 万字，电子版总共 1700 多页。内容...
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标签：机器学习
一个网站拿下机器学习优质资源！搜索效率提高 50%
12红色石头 发布于 2020-06-28
现在大家平时会遇到很多不错的机器学习资源，但是大多数情况下，资源比较分散，不方便集中管理和查阅。更重要的是往往很难找到一个系统完整的资源导航，形成系统的学习路线，方便搜索。 重磅！今天小编在网上“闲逛”的时候发现了一个超级棒的机器学习优质资源分类导航。至少节约大家 50% 的时间...
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【完结篇】专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：特征降维
4红色石头 发布于 2020-06-28
作者：陈颖祥、杨子晗 编译：AI有道编译：AI有道 经过数据预处理和特征选择，我们已经生成了一个很好的特征子集。但是有时该子集可能仍然包含过多特征，导致需要花费太多的计算能力用以训练模型。在这种情况下，我们可以使用降维技术进一步压缩特征子集。但这可能会降低模型性能。 同时，如果我...
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专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：特征选择（五）
5红色石头 发布于 2020-05-24
数据预处理后，我们生成了大量的新变量（比如独热编码生成了大量仅包含0或1的变量）。但实际上，部分新生成的变量可能是多余：一方面它们本身不一定包含有用的信息，故无法提高模型性能；另一方面过这些多余变量在构建模型时会消耗大量内存和计算能力。因此，我们应该进行特征选择并选择特征子集进行...
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专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：特征选择（四）
6红色石头 发布于 2020-05-07
数据预处理后，我们生成了大量的新变量（比如独热编码生成了大量仅包含0或1的变量）。但实际上，部分新生成的变量可能是多余：一方面它们本身不一定包含有用的信息，故无法提高模型性能；另一方面过这些多余变量在构建模型时会消耗大量内存和计算能力。因此，我们应该进行特征选择并选择特征子集进行...
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专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：特征选择（三）
6红色石头 发布于 2020-04-24
数据预处理后，我们生成了大量的新变量（比如独热编码生成了大量仅包含0或1的变量）。但实际上，部分新生成的变量可能是多余：一方面它们本身不一定包含有用的信息，故无法提高模型性能；另一方面过这些多余变量在构建模型时会消耗大量内存和计算能力。因此，我们应该进行特征选择并选择特征子集进行...
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专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：特征选择（二）
11红色石头 发布于 2020-04-24
数据预处理后，我们生成了大量的新变量（比如独热编码生成了大量仅包含0或1的变量）。但实际上，部分新生成的变量可能是多余：一方面它们本身不一定包含有用的信息，故无法提高模型性能；另一方面过这些多余变量在构建模型时会消耗大量内存和计算能力。因此，我们应该进行特征选择并选择特征子集进行...
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专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：特征选择（一）
9红色石头 发布于 2020-04-22
数据预处理后，我们生成了大量的新变量（比如独热编码生成了大量仅包含0或1的变量）。但实际上，部分新生成的变量可能是多余：一方面它们本身不一定包含有用的信息，故无法提高模型性能；另一方面过这些多余变量在构建模型时会消耗大量内存和计算能力。因此，我们应该进行特征选择并选择特征子集进行...
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专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理（四）
8红色石头 发布于 2020-04-14
基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理的上一篇： 专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理（一） 专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理（二） 专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理（三） 项目地址： https...
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专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理（三）
28红色石头 发布于 2020-04-11
基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理的上一篇： 专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理（一） 专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理（二） 项目地址： https://github.com/YC-Coder-Chen/featu...
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