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- 应用机器学习作为一个搜索问题的温和介绍
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- 为什么我的结果不如我想的那么好？你可能过度拟合了
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- 构建生产机器学习基础设施
- 分类准确性不够：可以使用更多表现测量
- 一种预测模型的巧妙应用
- 机器学习项目中常见的陷阱
- 数据清理：将凌乱的数据转换为整洁的数据
- 机器学习中的数据泄漏
- 数据，学习和建模
- 数据管理至关重要以及为什么需要认真对待它
- 将预测模型部署到生产中
- 参数和超参数之间有什么区别？
- 测试和验证数据集之间有什么区别？
- 发现特征工程，如何设计特征以及如何获得它
- 如何开始使用Kaggle
- 超越预测
- 如何在评估机器学习算法时选择正确的测试选项
- 如何定义机器学习问题
- 如何评估机器学习算法
- 如何获得基线结果及其重要性
- 如何充分利用机器学习数据
- 如何识别数据中的异常值
- 如何提高机器学习效果
- 如何在竞争机器学习中踢屁股
- 如何知道您的机器学习模型是否具有良好的表现
- 如何布局和管理您的机器学习项目
- 如何为机器学习准备数据
- 如何减少最终机器学习模型中的方差
- 如何使用机器学习结果
- 如何解决像数据科学家这样的问题
- 通过数据预处理提高模型精度
- 处理机器学习的大数据文件的7种方法
- 建立机器学习系统的经验教训
- 如何使用机器学习清单可靠地获得准确的预测（即使您是初学者）
- 机器学习模型运行期间要做什么
- 机器学习表现改进备忘单
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- 如何系统地规划和运行机器学习实验
- 应用机器学习过程
- 默认情况下可重现的机器学习结果
- 10个实践应用机器学习的标准数据集
- 简单的三步法到最佳机器学习算法
- 打击机器学习数据集中不平衡类的8种策略
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- 黑箱机器学习的诱惑陷阱
- 如何培养最终的机器学习模型
- 使用探索性数据分析了解您的问题并获得更好的结果
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- 所以，你正在研究机器学习问题......
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- Python 深度学习库 Theano 简介
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- 如何通过深度学习快速获得时间序列预测的结果
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- 如何开发一种熟练的机器学习时间序列预测模型
- 如何构建家庭用电自回归预测模型
- 如何开发多步空气污染时间序列预测的自回归预测模型
- 如何制定多站点多元空气污染时间序列预测的基线预测
- 如何开发时间序列预测的卷积神经网络模型
- 如何开发卷积神经网络用于多步时间序列预测
- 如何开发单变量时间序列预测的深度学习模型
- 如何开发 LSTM 模型用于家庭用电的多步时间序列预测
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- 如何开发多元多步空气污染时间序列预测的机器学习模型
- 如何开发多层感知器模型进行时间序列预测
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- 家庭用电机器学习的多步时间序列预测
- Keras 中 LSTM 的多变量时间序列预测
- 如何开发和评估朴素的家庭用电量预测方法
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- 循环神经网络在时间序列预测中的应用
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- 使用 Python 进行时间序列预测的有状态和无状态 LSTM
- 长短时记忆网络在时间序列预测中的适用性
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- Python 中长短期记忆网络的时间序列预测
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- 如何用 Keras 调整 LSTM 超参数进行时间序列预测
- 如何在时间序列预测训练期间更新 LSTM 网络
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- 如何在 LSTM 网络中使用时间序列进行时间序列预测
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- 从头开始停止编码机器学习算法
- 在实现机器学习算法时，不要从开源代码开始
- 不要使用随机猜测作为基线分类器
- 浅谈机器学习中的概念漂移
- 温和介绍机器学习中的偏差 - 方差权衡
- 机器学习的梯度下降
- 机器学习算法如何工作（他们学习输入到输出的映射）
- 如何建立机器学习算法的直觉
- 如何实现机器学习算法
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- 如何学习机器学习算法
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- 如何研究机器学习算法
- 如何在Python中从头开始实现反向传播算法
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- 如何用Python从头开始实现基线机器学习算法
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- 如何用Python从头开始实现学习向量量化
- 如何利用Python从头开始随机梯度下降实现线性回归
- 如何利用Python从头开始随机梯度下降实现Logistic回归
- 如何用Python从头开始实现机器学习算法表现指标
- 如何在Python中从头开始实现感知器算法
- 如何在Python中从零开始实现随机森林
- 如何在Python中从头开始实现重采样方法
- 如何用Python从头开始实现简单线性回归
- 如何用Python从头开始实现堆栈泛化（Stacking）
- K-Nearest Neighbors for Machine Learning
- 学习机器学习的向量量化
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- 使用梯度下降进行机器学习的线性回归教程
- 如何在Python中从头开始加载机器学习数据
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- 如何在Python中从头开始实现朴素贝叶斯
- 朴素贝叶斯机器学习
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- 机器学习的简单线性回归教程
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- 什么是机器学习？
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- 用于机器学习开发人员的 Python 崩溃课程
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- 使用 Scikit-Learn 在 Python 中进行特征选择
- Python 中机器学习的特征选择
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- 在 Python 中开始使用 XGBoost 的 7 步迷你课程