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在【机器学习6】这篇文章中，笔者已经介绍过环境准备相关事项，本文对此不再赘述。本文将通过编程案例来探索特征组合（Feature Crosses）对模型训练的影响，加深对上一篇文章（机器学习8）的理解。
经度和纬度可以作为独立特征训练模型以预测当地房价。同时，我们也可以将经度和纬度进行交叉生成交叉特征，进而训练房价预测模型。那么，那种方式更好呢？更进一步，房价与精确的精度和纬度强相关么？未必，那么直接使用精度和纬度数据是不是不太合适呢？学习本篇文章，我们一起来探索吧。
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当线性回归模型的特征量变多之后，会出现不同的特征量，然而对于那些同是数值型的特征量为什么要做归一化处理呢？ 使得不同指标之间具有可比性。例如，分析一个人的身高和体重对健康的影响，如果使用米(m)和于克(kg)作为单位，那么身高特征会在
什么是 One-Hot 编码？ 在机器学习中，一般需要对非数值型的特征进行编码处理，将其转化为数值型的特征。其中，One-Hot 编码是一种常见的特征编码方式。 One-Hot 编码是将一个离散特征的每个取值映射为一个唯一的整数编号，并将该编号表示成一个二进制向量的形式。具体来
目录 六、运用机器学习技术和脑电进行大脑解码 6.1 前言 6.2 基于脑电数据的机器学习基础分析 6.3 基于脑电数据的机器学习进阶分析 6.4 代码解读
语言是一种压缩媒介，人们通过它来提炼和传达他们对世界的知识和经验。大型语言模型（LLMs）已成为一种有前景的方法，通过将世界投影到语言空间中来捕捉这种抽象。虽然这些模型被认为在文本形式中内化了可概括的知识，但如何利用这种可概括的知识使具身代理能够在
迁移学习是机器学习中常用的一种技术，用于利用从一项任务中获得的知识并将其应用于不同但相关的任务。在文本背景下，迁移学习涉及利用经过大量文本数据训练的 预训练模型来提取有用的特征和表示。 这些预先训练的模型已经 学习了通用语言模式 ，可以进行微调或用
特征重要性分析用于了解每个特征(变量或输入)对于做出预测的有用性或价值。目标是确定对模型输出影响最大的最重要的特征，它是机器学习中经常使用的一种方法。 特征重要性分析在数据科学和机器学习中扮演着重要的角色，具有以下重要性： 理解数据：特征重要性分析
上一篇文章 TensorFlow案例学习：简单的音频识别 我们简单学习了音频识别。这次我们继续学习如何使用成熟的语音分类模型来进行迁移学习 官方教程： 使用 YAMNet 进行迁移学习，用于环境声音分类 模型下载地址（需要科学上网）： https://tfhub.dev/google/yamnet/1 YAMNet简介 YAMNet（
有关 Tensorflow/CUDA/cuDNN 安装，见博客：https://xu-hongduo.blog.csdn.net/article/details/129927665 上图中包含输入层、隐藏层、输出层； 其中输入层为 layer 0 ，输入到网络中的内容为 x ⃗ vec{x} x ； 其中隐藏层有三层， layer 1 ， layer 2 ， layer 3 ； 其中输出层为 layer 4 ，输出内容为 a ⃗ [
纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。前面 5 篇文章介绍了机器学习相关的部分基础知识，在本章，笔者将讲解基于 TensorFlow 实现一个简单的线性回归模型，以便增强读者对机器学习的体感。 目录 1.环境准备 1.1 安装 Python3 1.2 安装 PyCharm 1.3 安装 TensorFlow 1.4 安装 pandas
在实际应用中，特征选择作为机器学习和数据挖掘领域的重要环节，对于提高模型性能和减少计算开销具有关键影响。特征选择是从原始特征集中选择最相关和最具区分力的特征子集，以提高模型的泛化能力和可解释性。 特征选择在实践中具有以下重要性： 提高模型性能：
