这两年的就业情况大家是有目共睹的，特别是作为双非院校的学生，更能感觉到其中的寒意。 然而，作为学生的小张（花名），竟然在国庆之前，拿到了两份 Java 研发的工作： 深信服 Java 研发岗工作，薪资 17K*15。 金证科技 Java 研发岗工作，薪资预计 15K。 口说无凭，直接上图： 那他都作
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 抱个拳，送个礼 预警：今天文章的描述可能会让你有点别扭；如感到不适，请及时停止 在我行走江湖的行囊中，有两件利器，tableau与matplotlib，它们足以让我应对各种数据可视化的较
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 抱个拳，送个礼 在现代自然语言处理（NLP）领域，Transformer 模型的出现带来了革命性的变化。它极大地提升了语言模型的性能和效率，而自注意力机制是其中的核心组件。 今个儿我们将
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 线性回归的理论依据是什么？ 多重共线性是什么，它如何影响线性回归模型？ 什么是自相关性，自相关性对线性回归有什么影响？ 什么是异方差性，如何检测和处理异方差性？ 训练数据与测试数据分布不
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 抱个拳，送个礼 在当今的人工智能（AI）领域，Embedding 是一个不可或缺的概念。如果你没有深入理解过 Embedding，那么就无法真正掌握 AI 的精髓。接下来，我们将深入探讨
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 在光谱学领域，数据预处理是不可或缺的一环。 本文将基于 NIR soil 近红外光谱数据，运用 Python 语言进行数据处理，并通过图表直观反映预处理带来的变化。（数据集：后台回复
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 决策树是一种简单直观的机器学习算法，它广泛应用于分类和回归问题中。它的核心思想是将复杂的决策过程分解成一系列简单的决策，通过不断地将数据集分割成更小的子集来进行预测。本文将带你详细了解决
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 机器学习本质上和数据科学一样都是依赖概率统计，今天整整那些听起来让人头大的机器学习江湖黑话 A - C A/B Testing (A/B 测试) A/B测试是一种在线实验，通过对比测试两
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 统计学中的回归 目标： 主要用于解释和推断自变量（independent variables）和因变量（dependent variables）之间的关系。 强调模型的解释性，了解各个自
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 开篇引言 正则化定义 正则化通俗理解 正则化类型 L1正则化（Lasso回归） L2正则化（Ridge回归） Elastic Net Lp正则化 Early Stopping Dropo
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 时间序列分析是数据科学中一个重要的领域。通过对时间序列数据的分析，我们可以从数据中发现规律、预测未来趋势以及做出决策。无论是股票市场的走势，还是气象数据的变化，都涉及到时间序列分析 在进
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 接前天 李沐：用随机梯度下降来优化人生！ 今天把达叔 6 脉神剑给佩奇了，上 吴恩达：机器学习的六个核心算法！ ——梯度下降 1、 目标 梯度下降优化算法的概述，目的在于帮助读者理解不同
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种用于降维和数据可视化的非线性算法。它被广泛应用于图像处理、文本挖掘和生物信息学等
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 今天我们来聊聊达叔 6 大核心算法之 —— 优化 算法。吴恩达：机器学习的六个核心算法！ 梯度下降优化算法是机器学习和深度学习中最常用的优化算法之一。它通过不断调整模型参数，使得损失函数
大侠幸会，在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top [日更万日，让更多人享受智能乐趣] 引言：走进智能的世界 曾经，人工智能（AI）是科幻小说中的概念，与飞船、外星人并肩而立。 然而，随着时间的推移，AI不再仅仅是幻想的产物，它已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。 在A
大侠幸会，在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top [日更万日，让更多人享受智能乐趣] 机器学习和数据科学领域的工作充满挑战和乐趣，在我踏上人工智能探索之路的初期，我对能够参与项目感到无比兴奋。 我满怀热情，我急切地想投身于这些项目中。但是，我尝试开展项目，却发现在寻求顺利
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 高斯过程算法是一种强大的非参数机器学习方法，广泛应用于回归、分类和优化等任务中。其核心思想是利用高斯分布来描述数据的分布，通过核函数来度量数据之间的相似性。与传统的机器学习方法相比，高斯
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 吴恩达：机器学习的六个核心算法！--> 线性回归 在许多实际场景中，简单的线性回归无法捕捉复杂的模式，这时候就该祭出我们多项式回归大法了，一种在数据分析和预测中常用的机器学习方法。 本文
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 在机器学习和数据科学的江湖中，评估模型的好坏是非常关键的一环。而 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和 AUC（Area Under C
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 历史上，许多杰出人才在他们有生之年默默无闻， 却在逝世后被人们广泛追忆和崇拜。 18世纪的数学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）便是这样一位人物 贝叶斯的研究，初看似平凡，其人
