理解控制变量、内生变量、外生变量、工具变量
1.解释变量（或自变量）：解释变量是指作为研究对象，用于解释某个现象或行为模式的变量。其中有些解释变量是直接影响被解释变量的，有些则是间接或中介影响的。在回归分析中，解释变量通常被放在方程的右边。2.被解释变量（或因变量）：被解释变量是指通过解释变量来解释其变化产生的影响的变量，也可以称为因变量。在
详解 Tree-structured Parzen Estimator（TPE）
TPE（Tree-structured Parzen Estimator），是一种基于树结构的贝叶斯优化算法，用于解决黑盒函数的全局最优化问题。在每次试验中，对于每个超参，TPE 为与最佳目标值相关的超参维护一个高斯混合模型 l(x)，为剩余的超参维护另一个高斯混合模型 g(x)，选择 l(x)/g
量化研究分享：使用LSTM模型预测股价
最近收到小伙伴的私信，说人工智能很火，问毛豆有没有可能用人工智能来炒股呢？今天毛豆就以时序分析中常用的LSTM模型为例，来和大家分享一下机器学习技术是如何应用于股价预测的。
PID算法
关于各种PID改进算法的笔记
Chat Gpt 4.0 API接口技术对接
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer网络架构的自然语言处理模型，能够生成自然、连贯的语言文本。GPT API接口技术是指将GPT模型应用于API接口开发，使得通过API能够实现自然语言生成的功能。GPT API接口技术的具体实
Python中的Time和DateTime
Python在处理与时间相关的操作时有两个重要模块：time和datetime。在本文中，我们介绍这两个模块并为每个场景提供带有代码和输出的说明性示例。
什么是过拟合？过拟合的10个解决办法都有哪些？
过拟合的10种解决办法！
ChatGPT的背景及发展趋势
未来，ChatGPT的发展趋势将会更加多样化和个性化。除了继续改进模型的训练方法和算法，ChatGPT还可能会集成更多的人工智能技术，例如计算机视觉、语音识别等，使其在更广泛的场景下得以应用。ChatGPT的出现引起了广泛的关注和热议，许多人认为它具有革命性的意义，有可能彻底改变人机交互的方式。总体
前沿技术|人工智能的崛起和发展历程
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指一种模拟人类智能的技术和应用。它可以通过大量数据的处理和深度学习算法自主地完成一系列复杂任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。在过去几十年中，人工智能发展迅速，尤其是在深度学习算法的出现和硬件技术的进步下，越来越多的应用场
PCA（主成分分析）的理解与应用（学习笔记）
关于PAC的一些理解与学习心得
七篇深入理解机器学习和深度学习的读物推荐
在这篇文章中将介绍7篇机器学习和深度学习的论文或者图书出版物，这些内容都论文极大地影响了我对该领域的理解，如果你想深入了解机器学习的内容，哪么推荐阅读。
【人工智能】常见问题以及解答
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门涉及计算机科学、数学、心理学、哲学等多个领域的交叉学科，旨在研究如何使计算机能够像人一样地思考、学习和行动。在过去几十年中，人工智能技术得到了广泛的应用和发展，涵盖了诸如机器学习、自然语言处理、计算机视觉、知识表示和推理等多个方
机器学习（Machine Learning）
Machine Learning, ML 机器学习
基于YOLOv5的水下海洋目标检测
准确率表示模型对正确目标的识别率，召回率表示模型对所有目标的识别率，精确率表示模型对所有预测目标的正确率，F1 分数表示准确率和召回率的调和平均数，平均精度表示模型在所有类别上的平均精度。本文提出了一种基于 YOLOv5 的水下海洋目标检测方法，使用数据增强方法进行了大量实验，并与其他方法进行了对比
专业的知识图谱应用门槛正在被不断降低
知识图谱（knowledge graph）⼀度被专家称为“AI皇冠上的明珠”，因为知识图谱技术是⼈⼯智能技术⽅向中的重要⼀环。它不仅可以为其他⼈⼯智能应⽤提供⽀持，如⾃然语⾔处理、推荐系统等，更可以帮助⼈⼯智能系统⾃主构建和增⻓知识库，提升计算机的理解和分析能⼒，实现“认知智能”的⽬标。Gartne
AI 工具合辑盘点，总有一款适合你
等功能。其中，翻译支持。
朴素贝叶斯(Naive Bayes)
朴素贝叶斯
如何进行AI测试-入门篇
大家来做下这个猜数字游戏，1, 4, 16…（）… 256… 括号里的是什么。为什么是 64，不是其他数字，又为什么是数字，不是一个汉字或者一个字母。我们找到了数字之间的规律，逻辑关系，并且抽象成了模型，我们才能知道括号里是什么。举个生活中的例子，小米硬件中手机外壳，在大批量生产前需要先设计手机外壳
这8个NumPy函数可以解决90%的常见问题
NumPy是一个用于科学计算和数据分析的Python库，也是机器学习的支柱。
机器学习特征重要性分析
特征选择
