假设您正在处理一个大型数据集，并且想要训练一个机器学习算法。挑战在于决定从众多变量中应该考虑哪些特征来构建有效的模型。这就是特征选择发挥作用的地方，它使我们能够筛选数据混乱并创建更易于解释和更强大的模型。

实际开发中，一个界面上可能包含十几个控件，手动调整它们的位置既费时又费力。作为一款成熟的 GUI 框架，本文介绍五个基本布局对象。

作者在发电行业研究数据科学几年后，意识到最有效的预测性维护工具是无监督的机器学习算法。本篇从若干机器学习方法种，提取非监督学习算法的种种优缺点，展开进行分析。

在本文中，您将了解这种类型的 Transformer 模型。你还将学习如何使用 Python、默认 Transformer 模型和 HuggingFace Transformers 库构建自己的对象检测管道。事实上，这将非常简单，所以让我们一起来看看吧！

离散概率分布，最早的杰出任务是贝努力，而贝努力分布是最早的离散概率模型，至今依然是重要的概率理论，在物理学的热力学、量子理论均有巨大意义。

为此，唯一需要做的更改是调整他们的更新公式，以使用不是来自下一个状态的信息，而是来自。，我们还强调了一步式 TD 算法相对于 MC 方法的优势，以及它们如何实现更快的收敛。代理的目标是找到到 X 的最短路径。将一步 TD 和蒙特卡洛方法推广到 n 步算法中，在强化学习中起着重要作用，因为 n 的最佳值通常位于这两个极端之间。在一步 TD 中，我们分析收到的奖励与状态值如何变化之间的差异，从当前状态

作为 Python 和 ML 的初学者，我经常依赖 scikit-learn 完成几乎所有项目。它的简单性和多功能性使实现各种算法成为一种迷人的体验。现在，令人兴奋的是，scikit-learn 通过“Scikit-LLM”引入了 LLM 功能，从而得到了进一步发展。这种集成将 GPT、Vertex、Gemma、Mistral、Llama 等大型语言模型的强大功能带入了 scikit-learn

在训练机器学习模型时，模型很容易过拟合或欠拟合。为了避免这种情况，我们在机器学习中使用正则化来使模型正确地拟合到我们的测试集。正则化技术有助于减少过拟合的可能性，并帮助我们获得最优模型。

在语音识别的深度学习（DL）时代之前，HMM和GMM是语音识别的两项必学技术。现在，有将HMM与深度学习相结合的混合系统，并且有些系统是免费的HMM。我们现在有更多的设计选择。然而，对于许多生成模型来说，HMM仍然很重要。但无论状态如何，语音识别都有助于我们更好地理解HMM和GMM在ML环境中的应用。所以停止长脸，让我们有时花在上面。

这是我们谈论LLM系列的第二篇文章。在本文中，我们旨在为大型语言模型 （LLM） 的运行方式提供易于理解的解释。