深入理解多重共线性 基本原理 影响 检验与修正策略
在数据科学和机器学习领域，构建可靠且稳健的模型是进行准确预测和获得有价值见解的关键，然而当模型中的变量开始呈现出高度相关性时，就会出现一个常见但容易被忽视的问题，——，多重共线性。...
深入理解GPU内存分配 机器学习工程师的实用指南与实验
给定一个模型架构、数据类型、输入形状和优化器，你能否计算出前向传播和反向传播所需的GPU内存量?要回答这个问题，我们需要将流程分解为基本组件，并从底层理解内存需求，以下实验，可以在Google，Colab上运行，将帮助你理解核心概念。...
预测贡献与错误贡献 机器学习模型中特征贡献度分析
在机器学习领域，特征重要性分析是一种广泛应用的模型解释工具，但是特征重要性并不等同于特征质量，本文将探讨特征重要性与特征有效性之间的关系，并引入两个关键概念，预测贡献度和错误贡献度。...
用于数据质量改进的机器学习分类技术进展
在信息驱动的系统中，较差的数据质量可能导致不准确的分析和决策，机器学习，ML，分类算法已经成为通过自动发现和纠正数据集中的异常来解决各种数据质量问题的有效工具。...
利用机器学习发起攻击的九种方式
一些恶意黑客也会利用机器学习和AI扩大其网络攻击，规避安全控制措施，以前所未有的速度找出新漏洞并带来毁灭性的后果，黑客利用这两种技术的常见方法有如下几种。...