机器学习

如果想让你的机器学习模型尽可能准确，你需要知道一些改进的方法。在这篇文章中，我们将讨论五种方法，通过使用特征工程、调整超级参数和尝试多种算法等，你可以为自己创造一个真正准确的模型。最重要的是，要不断尝试并从错误中学习，对你的数据和你使用的算法了解的越多，你的模型性能就越好。

Library（库）可以定义为专门用于执行特定任务的，可重复使用功能和模块的集合。不同的库提供不同类型的函数来达到所需的目标。尽管它们在许多方面彼此不同，但大多数库都有一个标准流程，通过这个流程，可以将它们安装并导入到系统中进行处理。本文将带你了解不同可用的库，他们在数据世界中经常被使用。

随机森林(Random Forest)是一种由决策树算法构建的监督机器学习算法，被数据科学家们用来解决回归和分类问题。 随机森林利用集成学习，结合了许多分类器，为复杂的问题提供解决方案。现在，随机森林算法已被应用于银行和电子商务等各个行业，用来预测行为和结果。本文将向你介绍随机森林的基本原理和一些应用。

群体学习（Swarm Learning）是一个数据隐私保护框架，通过区块链技术，分散基于机器学习的系统。群体学习 (SL) 没有中心位置，数据或“学习成果”不会被送到中心位置，新节点通过区块链智能合约注册，获取模型，并进行本地模型训练，直到满足定义的同步条件。本文将带你了解群体学习的工作原理。

深度学习 (DL) 一直被用于图像压缩，并且已经扩展至多层感知器、随机神经网络、卷积神经网络和生成对抗网络等技术。无论你是经营网点还是博主，加快网页页面的加载速度对于网站性能至关重要，更快的页面速度有助于改善用户体验和 SEO。本文就将带你了解基于AI的图像压缩。

分类是一项依赖于机器学习算法（Machine Learning Algorithm）的自然语言处理任务。分类是识别、理解，并将想法、对象分到预设类别或“子群”的过程。机器学习程序使用预先分类的训练数据集，通过各种算法对未来的数据集进行分类。使用分类算法，文本分析软件可以执行情绪分析的任务，根据主题和意见的极性对非结构化文本进行分类。

PyCaret 是一个开源、低代码的 Python 机器学习库，可实现机器学习工作流的自动化。PyCaret 新增了时间序列模块，现已开始了测试阶段。该Beta版保留了 PyCaret 操作简单的特点，与现有 API 保持一致，附加许多其他模块，例如统计测试、模型训练和选择（30 多种算法）、模型分析、自动超参数调优、实验记录、云部署等。

机器学习是人工智能的一种应用，其中包括解析数据、从数据中学习，然后应用他们所学到的知识来做出明智决策的算法。但大家经常把机器学习（ML）和深度学习（DL）混淆，因为这两者都属于数据科学的范畴。虽然机器学习和深度学习存在相似之处，但它们之间也存在主要的区别。本文将通过三个示例为你解答ML和DL的区别所在。