R语言使用tidyr包的pivot_longer函数将dataframe数据从宽表变换为长表
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R语言使用dplyr包的select函数和filter函数进行行数据筛选（row selection）
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GAN能进行股票预测吗？
在过去的研究中，出现了而很多的方式，但这些方式和方法并不是很成功，所以本文将这个领域的研究扩展到GANs。看看GANs这个领域是否能够进行预测。
《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow第2版》-学习笔记（8）：降维
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图片、视频超分模型RealBasicVSR安装使用 | 机器学习
一个好用的超分模型推荐——RealBasicVSR
机器学习系列8 基于Python构建Web应用以使用机器学习模型
👽👽👽在本文中，我将带你使用Python的Flask框架与Pickle模块构建了Web应用程序，在UFO目击数据集上构建了逻辑回归多分类模型，并将其集成在Web程序中。🏆🏆🏆
统计学小抄：常用术语和基本概念小结
统计学是涉及数据的收集，组织，分析，解释和呈现的学科。
Pycaret 3.0的RC版本已经发布了，什么重大的改进呢？
Pycaret是Python中的一个开源可自动化机器学习工作流程的低代码机学习库。 它是一种端到端的机器学习和模型管理工具。要了解有关Pycaret的更多信息，可以查看官方网站或GitHub。
python机器学习从入门到高级：超参数调整（含详细代码）
Python机器学习🌸个人主页：JoJo的数据分析历险记📝个人介绍：小编大四统计在读，目前保研到统计学top3高校继续攻读统计研究生💌如果文章对你有帮助，欢迎✌关注、👍点赞、✌收藏、👍订阅专栏在我们选择好一个模型后，接下来要做的是如何提高模型的精度。因此需要进行超参数调整，一种方法是手动处
神经网络与傅立叶变换有关系吗？
傅里叶变换可以视为一种有助于逼近其他函数的函数，神经网络被也认为是一种函数逼近技术或通用函数逼近技术。 本文将讨论傅里叶变换，以及如何将其用于深度学习领域。
Python机器学习从入门到高级：模型评估和选择（含详细代码）
之前我们介绍了机器学习的一些基础性工作，介绍了如何对数据进行预处理，接下来我们可以根据这些数据以及我们的研究目标建立模型。那么如何选择合适的模型呢？首先需要对这些模型的效果进行评估。本文介绍如何使用`sklearn`代码进行模型评估
【人工智能】话说人工智能与人工神经网络的历程
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。那么，它的发展历程是经历了什么过程呢？
《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow第2版》-学习笔记（5）：支持向量机
第五章 支持向量机· Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition, by Aurélien Géron (O’Reilly). Copyright 2019 Aurélien Géro
机器学习决策树作业
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机器学习之分类方法K近邻(KNN)
详解KNN原理及步骤，针对K值的选取，距离度量法的选择进行说明，并利用sklearn对手写体进行预测。
Python机器学习从入门到高级：玩转日期型数据（含代码）
Python机器学习：日期型数据处理🌸个人主页：JoJo的数据分析历险记📝个人介绍：小编大四统计在读，目前保研到统计学top3高校继续攻读统计研究生💌如果文章对你有帮助，欢迎✌关注、👍点赞、✌收藏、👍订阅专栏文章目录Python机器学习：日期型数据处理💮1. 将字符串转换成日期🏵️2.
Micro-Outlier Removal: 一种Kaggle快速提分的小技巧
Micro-Outlier Removal：这个词听起来不错。但是这个术语是本文的作者首创的。所以应该找不到其他相关的资料，但是看完本篇文章你就可以了解这个词的含义。
Pandas 对数值进行分箱操作的4种方法总结对比
使用 Pandas 的between 、cut、qcut 和 value_count离散化数值变量
Python机器学习从入门到高级：带你玩转特征转换（含详细代码）
本文介绍如何使用python进行特征转换，建议收藏！！！本文介绍如何使用python进行特征转换，建议收藏！！！本文介绍如何使用python进行特征转换，建议收藏！！！
[KO机器学习] Day4 特征工程：如何有效地找到组合特征？
本文介绍一种基于决策树的特征组合寻找方法（关于决策树的详细内容过段时间为大家更新）。以点击预测问题为例，假设原始输入特征包含年龄、性别、用户类型（试用期、付费）、物品类型（护肤、食品等）4个方面的信息，并且根据原始输入和标签（ 点击 / 未点击 ）构造出了决策树，如下图所示。
