隨著線上購物的持續普及，個性化推薦在電子商務中變得越來越重要。由於數百萬種商品可線上獲取，因此找到客戶真正想要的東西可能很困難。這就是個性化推薦的用武之地，它可以透過向用戶提供滿足其特定需求和習慣的推薦來提供幫助。基於分類法的推薦系統是實現個性化建議的一種方法。分類法是一種分層結構，透過根據分類法對物件或概念進行組織和分類，可以更輕鬆地搜尋和檢索資訊。在本文中，我們將深入探討基於分類法的產品推薦系統... 閱讀更多

引言 在資訊至上的時代，資料科學家的作用變得不可或缺。在各種可獲得的認證中，有一種認證脫穎而出，成為成就的頂峰：成為特許資料科學家。這個令人尊敬的頭銜意味著專業知識、專長和對資料科學領域卓越的堅定承諾。在本文中，我們踏上了一段激動人心的旅程，揭示了成為特許資料科學家的秘訣和步驟。什麼是特許資料科學家？特許資料科學家是一項專業資格，認可擁有高階技能的個人... 閱讀更多

機器學習領域在過去幾年中變得非常流行，該領域取得了重大創新和進步。世界上有很多機器學習初創公司試圖利用機器學習來解決一些現實世界的問題，這些公司正在利用機器學習來自動化複雜流程、開發新產品和服務，以及藉助機器學習做出更明智的決策。以下是 2023 年十大機器學習初創公司。1. OpenAI OpenAI 是全球領先的機器學習和人工智慧初創公司，由多位... 閱讀更多

機器學習是人工智慧的一個子集，其中機器從資料中學習並對新資料進行預測或決策，而無需進行明確的程式設計。機器學習是一個不斷發展的行業，每年都會出現多項新創新。預計人工智慧市場將在 2023 年達到 5000 億美元，到 2030 年達到 1,5971 億美元。這表明未來對機器學習技術的持續需求很高。在本文中，我們將瞭解 2023 年的五大機器學習趨勢。1. 基礎模型 基礎模型是大型... 閱讀更多

資料科學是一個結合統計分析、機器學習和計算機科學來從資料中提取見解和知識的領域。從識別業務問題到實施預測模型，資料科學生命週期是一種管理資料科學專案的系統化方法。整個方法包含許多步驟，包括資料收集、資料清理、資料轉換、建模以及模型評估和部署。這是一個非常漫長的過程，並且為資料科學專案定義了一些通用步驟，這些步驟用於所有資料科學專案。在本文中，我們將討論資料科學的不同階段... 閱讀更多

資料科學是一個新興領域，我們試圖從中提取有用的見解和知識。資料科學利用資料來回答問題。如今，資料是每個企業和初創企業最重要的方面，並且隨著資料量的指數級增長，資料科學已成為一個越來越重要的領域。資料科學是統計學和機器學習等多個領域的結合。在本文中，我們將討論資料科學的基礎知識以及該領域使用的工具和技術。資料科學流程 資料科學流程是一組... 閱讀更多

引言 損失函式，通常稱為成本函式或誤差函式，是資料科學中用於評估機器學習模型做出的預測與訓練資料中的實際值或目標匹配程度的指標。它量化了真實值和預測值之間的差異，並提供了一個單一的標量數字，該數字體現了模型的有效性。多重共線性問題 n 是資料集中資料點的數量。y 代表目標變數的真實值。ŷ 代表迴歸模型生成的預測值。選擇... 閱讀更多

引言 資料科學和機器學習是快速發展的職業，擁有這些學科的碩士學位可以為您在就業市場上提供優勢。但是，由於有如此多的課程可用，因此可能很難選擇最合適的課程。佐治亞理工學院的計算機科學（機器學習）碩士學位和紐約大學的資料科學碩士學位是兩個突出的選擇。佐治亞理工學院的課程重點關注計算機科學和機器學習技術與系統。紐約大學的課程更加多學科，涵蓋了諸如統計學、機器學習、資料視覺化和資料... 閱讀更多

近年來，JavaScript 因其大量用於前端和後端開發的庫而越來越受歡迎，但是，JavaScript 也已發展到滿足機器學習和資料科學家的需求。JavaScript 庫為我們提供了全面的技術和工具，簡化了複雜機器學習任務，例如資料分析、模式識別和預測建模。在本文中，我們將探討機器學習和資料科學十大 JavaScript 庫。機器學習和資料科學十大 JavaScript 庫 下面是機器學習和資料科學十大 JavaScript 庫... 閱讀更多

在機器學習領域，多標籤分類是一項重要的任務，它涉及為例項分配多個標籤。評估多標籤分類模型的有效性需要特定的指標，這些指標需要考慮預測標籤的排序順序。本文重點介紹其中一項指標，即標籤排序平均精度 (LRAP)。LRAP 衡量正確排序標籤的平均精度，並提供對多標籤分類模型的全面評估。瞭解 LRAP 及其意義可以增強對多標籤任務機器學習演算法的評估和比較。什麼是標籤排序平均精度？多標籤排序指標，具體來說... 閱讀更多