来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读5分钟本文将以高斯朴素贝叶斯分类器为例创建一个联邦学习系统。联邦学习是一种分布式的机器学习方法，其中多个客户端在一个中央服务器的协调下合作训练模型，但不共享他们的本地数据。一般情况下我们对联邦学习的理解都是大模型和深度学习模型才可以进行联邦学习，其实基本上只要包含参数的机器学习方法都可以使用联邦学习的方 …
未分类
前面我们已经介绍了不少机器学习的算法，已经可以执行像回归、分类、聚类等任务，比如对于一个分类问题而言，到底哪个算法更好呢？或者同样的算法下训练出的不同的模型，到底哪个更好呢？这就需要用到模型评估了，本节的内容我们以二分类为例，通常多分类问题都可以转化为多个二分类问题，后面我们再介绍其他的任务类型。在介绍模型评估的指标签之前，先介绍预测结果和正确结果之间的四种 …
这是我的第314篇原创文章。一、引言对于表格数据，一套完整的机器学习建模流程如下：针对不同的数据集，有些步骤不适用，其中橘红色框为必要步骤，欢迎大家关注翻看我之前的一些相关文章。前面我介绍了机器学习模型的二分类任务和回归任务，接下来做一下机器学习的多分类系列，由于本系列案例数据质量较高，有些步骤跳过了，跳过的步骤将单独出文章总结！在Python中，可以使用S …
机器学习模型常常需要大量数据，但它们如何与实时新数据协同工作也同样关键。交叉验证是一种通过将数据集分成若干部分、在部分数据上训练模型、在其余数据上测试模型的方法，用来检验模型的表现。这有助于发现过拟合或欠拟合的问题，并预测模型在真实场景中的效果。本指南将带你了解交叉验证的基础知识、常见类型以及提升机器学习表现的最佳实践。前置知识在开始实际操作交叉验证之前，请 …
在我们前面讲到分类任务的模型评估的时候，已经介绍了四个指标（准确率、精确率、召回率和F1指标），本节继续介绍另一个有用的评估方式，ROC曲线及其AUC值。ROC曲线是Receiver Operating Characteristic的简写，如果翻译成汉语就是“受试者工作特征”，这个名称听上去有点怪怪的，但是这个指标却不难理解，先看一个具体的ROC曲线是什么吧 …
摘要：本文以通俗易懂的方式介绍了如何利用Python和人工智能技术，实现对病患病历的智能筛选。文章详细讲解了从数据准备、预处理、模型选择与训练，到模型评估和新病例预测的完整流程。通过实际的病历数据表和Python代码示例，使读者可以快速掌握如何用决策树算法自动判断病人是否生病。该方法不仅能大幅提升医疗筛查的效率和准确率，还为医生提供了有力的辅助决策工具。决策 …
PCACreated: Apr 26, 2020 4:40 PMPCA 简介PCA是一种降维算法属性：- 在数据集中保留了最多的信息，同时将数据转换到较低维的子空间- 主要的成分彼此正交（方差最大）- 有损数据压缩，特征提取和数据可视化等应用程序。- 是一种无监督的学习为什么要降维？- 数据可视化数据可视化中很难看到高维数据，所以你可以通过降维到低维空间，更 …
对机器学习的评估度量是机器学习核心部分，本文总结分类问题常用的metrics分类问题评估指标在这里，将讨论可用于评估分类问题预测的各种性能指标1 Confusion Matrix这是衡量分类问题性能的最简单方法，其中输出可以是两种或更多类型的类。混淆矩阵只不过是一个具有两个维度的表，即“实际”和“预测”，此外，这两个维度都有“真阳性（TP）”、“真阴性（TN …
一、简介——FM的快速应用蓝牙芯片支持的功能如下：-- 其他的功能以及指令参考我们标准的说明书。芯片支持的大体功能原理1、支持蓝牙音频播放2、支持U盘TF卡的音频播放3、支持外音输入发送AT+CM05，指定到AUX4、支持FM收音机功能发送AT+CM06，指定到FM备注：支持是芯片支持，但是受限于软件，可能些许功能是不能同时使用的，后面详细说明FM的信号是离 …
有不少人不明白蓝牙模块波特率是概念以及怎么修改它，下面随云里物里来看看。 蓝牙模块波特率是什么？ 在信息传输通道中，携带数据信息的信号单元叫码元，每秒钟通过信道传输的码元数称为码元传输速率，简称波特率，其单位是波特（Baud,symbols），波特率是传输通道频宽的指标。波特率可以被理解为一个设备在一秒钟内发送（或接收）了多少码元的数据，它是对符号传输速率的 …