引言 在当前的机器学习和人工智能领域，计算机视觉是一个迅速发展且广泛应用的分支。在这篇博文中，我们将深入探索一个Jupyter notebook的内容，该笔记本使用了TensorFlow和Keras来处理流行的Fa...

引言 生成对抗网络（GAN）是深度学习领域的一个革命性概念，为数据生成提供了一种全新的方式。其名称中的“对抗”体现了核心思想：通过两个神经网络之间的相互竞争来生成数据。这两个网络分别是...

算法引言 模拟退火算法是一种启发式搜索算法，它受到物理学中固体物质退火过程的启发。在物理学中，退火是一种将材料加热至高温，然后缓慢冷却以减少材料内部应力的过程。在这个过程中，材料的...

数据集加载与可视化 from sklearn.datasets import fetch_lfw_people faces = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=60) # Check out sample images import matplotlib.pyplot as plt fig, ax...

问题描述 脑卒中是全球范围内导致成年人死亡和长期残疾的主要原因之一。它发生时，大脑部分区域因血液供应中断而缺氧，导致脑细胞死亡。早期识别脑卒中的风险因素对于预防和降低脑卒中的发生率...

预测 NBA 新秀的职业生涯寿命 该项目是使用 Scikit-learn 的二元分类模型来预测 NBA 新秀在提供一些信息（例如出场次数、助攻、抢断和失误等）的情况下是否会在联盟中持续服役 5 年。 数据集来...

引言 在机器学习和数据分析领域，当数据的维度特别高时，处理和分析数据就会变得尤为困难。这是因为随着维度的增加，数据的稀疏性也会增加，这种现象被称为“维度的诅咒”。为了克服这个挑战，...

主成分分析（PCA）是一种统计方法，用于减少数据的维度，同时尽量保留原始数据中的方差。PCA在机器学习和数据可视化中有着坚实的地位，因为它可以有效地简化数据，同时保留其核心特征。 1 算法...

引言 岭回归: 通过向线性回归中引入L2正则化项防止过拟合。 LASSO回归: 通过向线性回归中引入L1正则化项实现特征选择。 L1正则化与LASSO回归 L1正则化通过在损失函数中添加参数权重的绝对值和的...

t-SNE是一种用于探索高维数据结构的非线性降维技术。它特别适用于高维数据的可视化，因为它能够在低维空间中保留原始高维数据的局部结构。由于这个特性，t-SNE在机器学习和数据分析领域越来越受...