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SHAP:機(jī)器學(xué)習(xí)模型的強(qiáng)大工具

在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,模型的預(yù)測能力日益強(qiáng)大,但其背后的決策過程卻常常被視為一個(gè)黑盒子。在這種情況下,我們往往需要一種強(qiáng)大的工具來解釋模型預(yù)測的邏輯和原因。SHAP(SHapley Additive exPlanations)作為一種解釋機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測的工具,正是為了解決這個(gè)問題而誕生。SHAP以其獨(dú)特的理論基礎(chǔ)和計(jì)算方法,為我們提供了一種清晰、直觀的方式來解釋模型的預(yù)測結(jié)果。本文將深入探討SHAP的原理、應(yīng)用范圍、解釋能力以及使用中的注意事項(xiàng),讓我們一起揭開機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測背后的神秘面紗。

2023-12-16
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python傳奇第三方庫介紹:numpy——從數(shù)據(jù)分析到機(jī)器學(xué)習(xí)

最近新上了一門numpy課程,作為一個(gè)python第三方庫,numpy可謂是一代傳奇,小編剛好借此機(jī)會(huì)介紹一下numpy,讓各位小伙伴了解一下這這一個(gè)傳奇的工具。

2022-12-17
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如何使用帶有 spaCy3的BERT變換器訓(xùn)練聯(lián)合實(shí)體和關(guān)系提取分類器?使用方法分享!

NLP 技術(shù)最有用的應(yīng)用之一是從非結(jié)構(gòu)化文本(合同、財(cái)務(wù)文件、醫(yī)療記錄等)中提取信息,它支持自動(dòng)數(shù)據(jù)查詢以獲得新的見解。傳統(tǒng)上,命名實(shí)體識(shí)別已被廣泛用于識(shí)別文本中的實(shí)體并存儲(chǔ)數(shù)據(jù)以進(jìn)行高級(jí)查詢和過濾。

2021-09-10
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Python 搭建深度學(xué)習(xí)的開發(fā)環(huán)境

深度學(xué)習(xí)獲得了很多關(guān)注,因?yàn)樗貏e擅長某種對實(shí)際應(yīng)用非常有用的學(xué)習(xí)類型。運(yùn)行一些簡單的例子是開始學(xué)習(xí)這項(xiàng)技術(shù)的好方法。設(shè)置開發(fā)環(huán)境是第一步。有多種方法可以為深度學(xué)習(xí)設(shè)置環(huán)境。你可以在 Windows、Mac OS 或 Linux 上執(zhí)行此操作。我強(qiáng)烈建議在 Mac OS 或 Linux 上進(jìn)行開發(fā),因?yàn)檫@個(gè)領(lǐng)域的大多數(shù)人都使用 Linux 或 Mac OS。

2021-09-03
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人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)系列(八) NumPy、TensorFlow 和 scikit-learn

本篇文章是我們學(xué)習(xí)Python及其在機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和人工智能(AI)的應(yīng)用系列中的最后一個(gè)模塊了,在上一個(gè)模塊中,我們學(xué)習(xí)Keras,討論了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。下面,我們將要學(xué)習(xí) Numpy 和 TensorFlow,這兩個(gè)是學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的構(gòu)建塊,所以在使用機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候,你一定會(huì)接觸到它們。同時(shí),還會(huì)簡要概述 scikit-learn 庫,因?yàn)樗荘ython中最完整的機(jī)器學(xué)習(xí)(不包括深度學(xué)習(xí))庫。

2021-08-25
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人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)系列(七) Keras庫

本篇文章是我們學(xué)習(xí) Python 及其在機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和 人工智能(AI) 中的應(yīng)用系列的第七個(gè)模塊。在上一模塊中,我們討論了使用 NLTK 進(jìn)行文本分析。接下來,我們將要討論的是Keras,一個(gè)用于處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高級(jí) Python 庫。在本模塊中,將演示如何使用 Keras 解決圖像分類問題。

2021-08-25
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人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)系列(六) NLTK自然語言處理

本篇文章是我們學(xué)習(xí) Python 及其在機(jī)器學(xué)習(xí)和 AI 中的應(yīng)用系列的第六個(gè)模塊。在上一個(gè)模塊中,我們討論了使用 OpenCV 進(jìn)行圖像識(shí)別?,F(xiàn)在我們就來看看自然語言工具包(NLTK)能夠做些什么?

2021-08-25
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什么是異常值?如何在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中查找異常值

異常值是數(shù)據(jù)集的重要組成部分。它們可以保存有關(guān)您數(shù)據(jù)的有用信息。異常值可以為您正在研究的數(shù)據(jù)提供有用的見解,并且它們可以對統(tǒng)計(jì)結(jié)果產(chǎn)生影響。這可能會(huì)幫助您發(fā)現(xiàn)不一致之處并檢測統(tǒng)計(jì)過程中的任何錯(cuò)誤。因此,了解如何在數(shù)據(jù)集中查找異常值將有助于您更好地理解數(shù)據(jù)。

2021-08-25
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人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)系列(五) OpenCV庫

OpenCV 是一個(gè)用于(實(shí)時(shí))圖像處理的庫,該模塊簡要介紹了 OpenCV 并演示了其對象檢測功能。這是我們學(xué)習(xí) Python 及其在機(jī)器學(xué)習(xí)和 AI 中的應(yīng)用系列中的第五個(gè)模塊。在上一個(gè)模塊中,我們認(rèn)識(shí)了許多ML和AI中相關(guān)的Python庫,下面就一起來深入研究一下這些庫的使用,我們先開始學(xué)習(xí)OpenCV的使用。

2021-08-24
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人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)系列(四) AI和ML庫

這是我們學(xué)習(xí) Python 及其在機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 和人工智能 (AI) 中的應(yīng)用系列的第四個(gè)模塊。在前面三個(gè)模塊文章的學(xué)習(xí),我們已經(jīng)對Python相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)有了了解。現(xiàn)在,我們可以開始學(xué)習(xí)Python中哪一些庫可以用來處理AI和ML任務(wù)。

2021-08-24
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