高斯混合模型 (GMM) 是一種統計框架，假設基礎資料是由多個高斯分佈組合生成的。這種機率模型確定資料的機率密度函式。GMM 的主要優勢在於其通用性。GMM 可用於對不同資料型別和分佈進行建模。它可以處理具有多個峰值或模式、非球形簇和各種模式的資料。GMM 對異常值具有魯棒性，可用於密度估計和聚類應用。影像分割和異常檢測都可以從中受益。時間序列資訊可以被利用 ... 閱讀更多

邏輯迴歸模型是一種用於預測事件發生機率的統計框架。這些模型通常用於銀行、醫療保健和營銷等行業，以幫助做出重要的業務決策。由於從這些模型中獲得的結果會極大地影響專案的最終結果或業務的走向，因此這些模型必須精確且可靠。評估模型的質量對於確保邏輯迴歸模型提供的預測值得信賴至關重要。可以使用多種指標和技術來確定邏輯迴歸模型的準確性和可靠性。透過正確分析邏輯迴歸模型，企業和學者可以 ... 閱讀更多

在統計學、流行病學和機器學習等多個研究領域，缺失資料是一個主要問題。調查無響應、測量問題或資料輸入錯誤等多種因素都可能導致它。雖然插補和最大似然估計是處理缺失資料的替代方法，但它們可能會在研究中引入偏差。特別是，選擇偏差可能會因資料管理不善而加劇。這篇博文將討論選擇偏差的概念、缺失資料如何引入偏差以及處理缺失資料以最大程度地減少選擇偏差影響的策略。什麼是選擇偏差？選擇偏差是 ... 閱讀更多

簡介在機器學習中，線性迴歸是用於線性型別資料的最優演算法之一，它可以返回非常準確的預測。雖然在使用任何演算法訓練模型後，都需要檢查演算法的效能，以便了解模型的行為以及需要改進模型哪些方面。在本文中，我們將討論各種評估指標以及評估線性迴歸演算法的最佳指標。為什麼找到最佳評估指標？迴歸型別演算法有許多可用的評估指標 ... 閱讀更多

簡介異常值是在現有資料集中與其他觀測值非常不同的值或資料觀測值。在構建機器學習模型時，檢測和處理異常值變得至關重要，因為傳遞給模型的資料質量應該足夠可靠。人們認為高質量的資料集可以提供準確可靠的資訊，即使在效能非常差的演算法上也能獲得結果，如果資料集的質量本身很差，那麼獲得高效能模型的可能性就非常小。本文將討論異常值，... 閱讀更多

簡介模型驗證是一種技術，我們試圖透過收集、預處理和向機器學習演算法提供適當的資料來驗證已構建的模型。我們不能直接將資料饋送到模型，訓練它並部署它。驗證模型的效能或結果以檢查模型是否按預期執行至關重要。有多種模型驗證技術用於根據不同型別的模型及其行為來評估和驗證模型。在本文中，我們將討論 ... 閱讀更多

簡介最大似然是一種通常用於此類密度估計問題的方案，其中定義似然函式以獲得分佈資料的機率。學習和理解最大似然的概念勢在必行，因為它是在學習其他高階機器學習和深度學習技術和演算法所必需的基本核心概念之一。在本文中，我們將討論似然函式、其背後的核心思想以及它如何透過程式碼示例工作。這將幫助人們更好地理解該概念並在需要時應用它。讓 ... 閱讀更多

簡介機器學習中的超引數調整是一種技術，我們調整或更改現有模型或演算法的預設引數以實現更高的準確性和更好的效能。有時，當我們使用演算法的預設引數時，它並不適合現有資料，因為資料會根據問題陳述而有所不同。在這種情況下，超引數調整成為模型構建中提高模型效能的重要組成部分。本文將討論演算法的超引數調整、優勢和其他相關內容。這將幫助人們理解超引數調整的概念以及 ... 閱讀更多

簡介線性迴歸是機器學習中最常用和最簡單的演算法之一，它有助於預測幾乎所有型別問題陳述中的線性資料。雖然線性迴歸是一種引數機器學習演算法，但該演算法假設資料滿足某些假設，以便更快更容易地進行預測。同方差性也是線性迴歸的核心假設之一，在將線性迴歸應用於相應的資料集時，假設它得到滿足。在本文中，我們將討論線性迴歸的同方差性假設、其核心思想、其重要性以及一些與之相關的其他重要內容 ... 閱讀更多

MLOps 的目標是透過將機器學習系統開發 (dev) 與機器學習系統部署 (ops) 相結合，來標準化和簡化生產環境中高效能模型的持續交付。它旨在加速機器學習模型投入執行的過程，以及隨後的維護和監控。機器學習模型在投入生產之前必須經歷多個階段。這些流程確保您的模型能夠適當地擴充套件以滿足廣泛的使用者群。您會遇到這種 MLOps 工作流程。為什麼選擇 MLOps？資料攝取、資料準備、模型訓練、模型調優、模型部署、模型監控、可解釋性等等... 閱讀更多