人工智能被广泛应用和普及，极大地提高了人们学习和工作的效率。而要深入理解人工智能，必须全面理解底层各类机器学习算法的基本原理。只有全面掌握机器学习的基础知识，才能更好地理解、提高和驾驭人工智能的各种应用。本书分为13章，前7章为原理篇，重点讨论了机器学习模型建模的全部流程、各类常用的机器学习算法原理、深度学习和强化学习、机器学习涉及的优化原理，以及自然语言处理算法原理；后 6章为实践篇，重点讨论了

持续更新的订阅号，更多的内容请关注订阅：我们将采用倒叙的手法来讲诉机器写学习原理和应用这个故事。首先我们简单描述一个机器学习常用的领域：金融风控。金融风控流程与重点互联网金融公司，其风控流程因为业务不同而各有所不同。而业务类型，如果按照借款用途来划分，有消费贷款，企业贷款，供应链贷款，融资租赁等。 也可以按照担保类型，则可以分为一般信用类，消费场景类，车辆抵押类，房产抵押类，第三方担...

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R平方（R²）或决定系数：R平方表示因变量（目标变量）的方差可由自变量（特征）预测的比例。调整的R平方（Adjusted R²）：调整的R平方考虑了模型中预测变量的数量。中位绝对误差（MedAE）：与MAE类似，该指标计算了预测值与实际值之间的中位数绝对差异。平均绝对百分比误差（MAPE）：MAPE计算了预测值与实际值之间的平均百分比差异，类似于MPE。平均百分比误差（MPE）：该指标计算了预测值

我们将使用 Pytorch 中的 AutoEncoder(自动编码器架构)来减少特征维度和可视化。首先，要安装 PyTorch，您可以使用以下 pip 命令，包含可在 PyTorch 中使用的图像数据集。

随着秋季学期步入正轨，全国高校正上演前沿科研、社区纪念、基础设施里程碑与学生荣誉的多重亮点。从全新的人工智能合作，到大规模可持续行动与深情的纪念仪式，这里是当下校园最受关注的议题，以及一些值得关注的前沿项目。

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如果我们将此predict_points函数应用于小组赛阶段的所有比赛，我们将获得每个小组的第 1 和第 2 名，从而在淘汰赛中获得以下比赛对抗阵容。在我对欧洲前 4 联赛的预测中，我考虑了主客场因素，但由于在世界杯上几乎所有球队都在中立场地比赛，因此我在分析时没有考虑这个因素。在收集了 1930 年到 2018 年所有世界杯比赛的数据后，我可以计算出每个国家队的平均进球数和失球数。一旦我获得了每

两笔交易，一个主题：AI 军备竞赛正在加速，而且故事已不再局限于硅谷。