在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，模型的預(yù)測(cè)能力日益強(qiáng)大，但其背后的決策過(guò)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(lái)解釋模型預(yù)測(cè)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(cè)的工具，正是為了解決這個(gè)問(wèn)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(lái)解釋模型的預(yù)測(cè)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(kāi)機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)背后的神秘面紗。
最近新上了一門(mén)numpy課程，作為一個(gè)python第三方庫(kù)，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。
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(jiàn)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(guò)濾。
深度學(xué)習(xí)獲得了很多關(guān)注，因?yàn)樗貏e擅長(zhǎng)某種對(duì)實(shí)際應(yīng)用非常有用的學(xué)習(xí)類型。運(yùn)行一些簡(jiǎn)單的例子是開(kāi)始學(xué)習(xí)這項(xiàng)技術(shù)的好方法。設(shè)置開(kāi)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(kāi)發(fā)，因?yàn)檫@個(gè)領(lǐng)域的大多數(shù)人都使用 Linux 或 Mac OS。
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(jiǎn)要概述 scikit-learn 庫(kù)，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(kù)。
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(lái)，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(kù)。在本模塊中，將演示如何使用 Keras 解決圖像分類問(wèn)題。
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(lái)看看自然語(yǔ)言工具包（NLTK）能夠做些什么？
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(jiàn)解，并且它們可以對(duì)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(cè)統(tǒng)計(jì)過(guò)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)。
OpenCV 是一個(gè)用于（實(shí)時(shí)）圖像處理的庫(kù)，該模塊簡(jiǎn)要介紹了 OpenCV 并演示了其對(duì)象檢測(cè)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(kù)，下面就一起來(lái)深入研究一下這些庫(kù)的使用，我們先開(kāi)始學(xué)習(xí)OpenCV的使用。
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(duì)Python相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)有了了解。現(xiàn)在，我們可以開(kāi)始學(xué)習(xí)Python中哪一些庫(kù)可以用來(lái)處理AI和ML任務(wù)。
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