简介 在数据科学领域，创新与机遇相遇之处，对熟练专业人员的需求不断飙升。数据科学不仅仅是一种职业，它是解决复杂问题、推动创新和塑造未来的门户。行业每年的增长率超过36%，在数据科学领域的职业不仅有经济回报，也有知识满足感。理论知识和实践经验的结合对于在这个充满活力的环境中取得成功至关重要。在数据科学中的指导项目成为理论和实践之间的桥梁，提供在导师的引导下亲身学习的机会。 指导项目是什么？ 在了解指导项目之前，了解一下数据科学职业的吸引力是很重要的。除了复杂的算法和庞大的数据集外，数据科学是解决现实世界挑战、推动行业发展的关键。最近的行业报告显示，数据科学家的中位薪资超过了平均薪资，使其成为一种吸引人的职业选择。行业的快速增长进一步扩大了具备正确技能和专业知识的人的机会。 独立数据科学项目中的挑战 挑战涵盖了管理庞大的数据集、实施复杂的算法和提取有意义的见解。现实世界的数据科学场景要求对技术细节和领域特定细微之处有着细腻的理解。在这里，指导项目的重要性就在于它们提供了一种结构化的方法和专家导师的指导，将困难的旅程转化为有启发性的学习体验。 我们可以帮助您完成的前15个指导项目 以下是我们在我们的BB+计划中涵盖的项目。我们的专家将通过他们卓越的指导帮助您深入了解它们的复杂性。 1. 纽约出租车需求预测 纽约出租车需求预测项目将参与者沉浸在动态的运输分析世界中。借助历史出租车行程数据，参与者深入预测模型来预测纽约市各个位置的出租车需求。该项目磨炼回归分析和时间序列预测技能，并提供关于空间数据可视化的见解。了解和预测出租车需求对于优化车队管理、提高客户服务以及贡献于高效的城市交通系统至关重要。 2. 场景分类挑战 在场景分类挑战中，参与者的任务是开发一个强大的图像分类模型，能够准确地将图像分类到预定义的类别中。利用卷积神经网络（CNNs）和迁移学习等深度学习技术，参与者获得了图像识别方面的实践经验。该项目的目标是构建准确的模型，并在图像分类的背景下理解特征提取、模型训练和验证的细微之处。 3. Pascal VOC图像分割 Pascal VOC图像分割项目向参与者介绍了引人入胜的图像分割世界。利用Pascal VOC数据集，参与者学习如何准确地轮廓绘制图像中的对象。该项目深入探讨语义分割的复杂性，其目标是将图像中的每个像素分配给特定的对象类别。精通图像分割对于计算机视觉、医学图像和自动驾驶等应用至关重要。 4. 场景生成 场景生成将参与者带入生成模型，特别是生成对抗网络（GANs）。其目标是通过生成类似于真实场景的图像来创建逼真的场景。参与者将探索GANs、对抗性训练和潜在空间操作的原理。该项目提高了生成模型的技能，并为创造由AI生成的内容提供了创造性的途径。 5. 大型超市销售预测…
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这篇博客文章是受Chris Molner的书《用Python介绍共形预测》启发的Chris在让新的机器学习技术变得易于理解方面非常出色我尤其…
Leave a Comment在这个故事中，我们将以软间隔和核方法的形式实施支持向量机学习算法我们将从简要概述支持向量机及其训练开始…
Leave a Comment介绍 Swin Transformer 是视觉 Transformer 领域的一项重大创新。Transformer 在各种任务中展示了出色的性能。在这些 Transformer 中，Swin Transformer 作为计算机视觉的骨干，提供了无与伦比的灵活性和可扩展性，以满足现代深度学习模型的需求。现在是时候发掘这个 Transformer 的全部潜力，见证其令人印象深刻的能力。 学习目标 本文旨在介绍 Swin Transformer，这是一类强大的分层视觉 Transformer。通过阅读本文，您应该了解以下内容： Swin Transformer 的关键特性 它们在计算机视觉模型中作为骨干的应用 Swin Transformer 在图像分类、物体检测和实例分割等各种计算机视觉任务中的优势。…
Leave a Comment介绍 糖尿病视网膜病变是一种导致视网膜血管变化的眼部疾病。如果不及时治疗，会导致视力丧失。因此，检测糖尿病视网膜病变的阶段对于预防眼盲至关重要。本案例研究旨在从糖尿病视网膜病变症状中检测眼盲，以防止患者眼盲。这些数据是通过各种训练有素的临床专家使用眼底相机（拍摄眼部后部的相机）在农村地区收集的。这些照片是在各种成像条件下拍摄的。2019年，Kaggle举办了一个竞赛（APTOS 2019盲人检测），用于检测糖尿病视网膜病变的阶段；我们的数据来自同一个Kaggle竞赛。早期发现糖尿病视网膜病变可以加快治疗并显著降低视力丧失的风险。 训练有素的临床专家的人工干预需要时间和精力，尤其是在不发达国家。因此，本案例研究的主要目标是使用高效的技术来检测疾病的严重程度，以预防眼盲。我们采用深度学习技术来获得对疾病严重程度进行分类的有效结果。 学习目标 了解糖尿病视网膜病变：了解眼部疾病及其对视力的影响，强调早期检测的重要性。 深度学习基础知识：探索深度学习的基础知识及其在诊断糖尿病视网膜病变中的相关性。 数据预处理和增强：了解如何有效地准备和增强用于训练深度学习模型的数据集。 模型选择和评估：学习选择和评估用于严重程度分类的深度学习模型。 实际部署：了解使用Flask进行实际预测的最佳模型的部署。 本文是数据科学博客马拉松的一部分。 业务问题 在这里，人的病情严重程度被分为五个类别，即多类别分类，因为一个人只能被识别为其中一种严重程度。 业务约束 在医疗领域，准确性和可解释性非常重要。因为错误的预测会导致忽视病情，可能夺走一个人的生命，我们没有任何严格的延迟关注，但我们必须对结果准确。 数据集描述 数据集包括3,662张已标记的临床患者视网膜图像，训练有素的临床专家根据糖尿病视网膜病变的严重程度对每个图像进行分类，如下所示。 0 — 无糖尿病视网膜病变， 1 — 轻度， 2 —…
Leave a Comment介绍 如果热衷于学习数据科学和机器学习的学习者，他们应该学习增强系列算法。增强系列中有许多算法，例如AdaBoost、梯度提升、XGBoost等等。增强系列中的一个算法是CatBoost算法。CatBoost是一种机器学习算法，它代表分类提升。它是由Yandex开发的。它是一个开源库。它可以在Python和R语言中使用。CatBoost在数据集中的分类变量方面表现非常好。与其他提升算法类似，CatBoost也在后台创建多个决策树，即树的集合，来预测分类标签。它基于梯度提升。 另请阅读：CatBoost：一种自动处理分类（CAT）数据的机器学习库 学习目标 了解增强算法的概念及其在数据科学和机器学习中的重要性。 探索CatBoost算法作为增强系列成员之一，其起源及其在处理分类变量方面的作用。 理解CatBoost的关键特性，包括其处理分类变量、梯度提升、有序提升和正则化技术。 深入了解CatBoost的优点，如其对分类变量的强大处理能力和出色的预测性能。 学习在Python中实现CatBoost用于回归和分类任务，探索模型参数并对测试数据进行预测。 本文作为数据科学博客马拉松的一部分发表。 CatBoost的重要特性 处理分类变量： CatBoost在处理包含分类特征的数据集方面表现出色。通过使用各种方法，我们通过将它们转换为数值表示来自动处理分类变量。这包括目标统计、独热编码或两者的混合。这种能力通过省去手动分类特征预处理的要求，节省了时间和精力。 梯度提升： CatBoost使用梯度提升，一种集成技术，将多个弱学习器（决策树）组合起来创建有效的预测模型。通过添加训练和指导以纠正之前树引起的错误的树，迭代地创建树，同时最小化可微损失函数。这种迭代的方法逐步提高了模型的预测能力。 有序提升： CatBoost提出了一种称为“有序提升”的新技术，以有效处理分类特征。在构建树时，它使用一种称为基于排列的预排序分类变量的技术来识别最佳分割点。这种方法使得CatBoost能够考虑所有潜在的分割配置，提高预测并降低过拟合。 正则化： CatBoost使用正则化技术来减少过拟合并提高泛化能力。它在叶节点值上进行L2正则化，通过添加惩罚项修改损失函数以防止过大的叶节点值。此外，它使用一种先进的方法称为“有序目标编码”来避免在编码分类数据时过拟合。 CatBoost的优点 对分类变量的强大处理能力： CatBoost的自动处理使得预处理更加方便和有效。它不需要手动编码方法，并降低了与传统过程相关的信息丢失的机会。 出色的预测性能： 使用CatBoost的梯度提升框架和有序提升进行预测的结果通常是准确的。它可以生成强大的模型，在许多其他算法中表现优秀，并有效地捕捉数据中的复杂关系。 应用案例…
Leave a Comment理解交叉验证并将其应用于实际日常工作是每个数据科学家必备的技能尽管交叉验证的主要目的是评估模型性能和…
Leave a Comment介绍 您知道性骚扰普遍性的不可避免事实是由于低报告率吗？如果受害者不报告他们经历的骚扰，那么当局如何指导人们避免受到骚扰，罪犯的行为如何改变？分类和定位各种形式的性骚扰案例研究有助于受害者以匿名方式表达自己的经历，并有助于分类受害者经历的各种类型的性骚扰，以便快速评估分类以进行证言文件的归档，并且这也有助于通过考虑已经提交的论坛的分析来提供安全预防措施。 这些安全预防措施通过提供已在该地区提交的大多数类型的性骚扰的普遍位置和罪犯的行为来为个人提供头绪。从上述预测中，个人将受益匪浅，因为它们提供见解并创造有关事件情况的意识。 学习目标 预测社会上各种骚扰的多标签分类 在数据集上使用自然语言处理技术 迭代传统的机器学习算法 实施卷积神经网络 本博客讨论了应用这些方法来解决与骚扰相关的问题 本文是数据科学博客马拉松的一部分。 业务问题 这里将受害者的故事分成三种性骚扰类型，即我们将其转换为多标签分类，因为受害者可能同时面临一种或多种性骚扰。 业务限制 由于我的案例研究是多标签分类，因此误分类不再是一个严格的对错。包含实际类别子集的预测应该被视为比不包含任何类别的预测更好，即正确预测三个标签中的两个比完全没有预测更好。我们没有任何严格的延迟问题。解释性非常重要，因为它有助于找到为什么将故事分类为一种骚扰类型。 数据集描述 数据收集自safecity在线论坛和WIN World Survey（WWS）市场研究和民意调查调查，用于收集性骚扰流行国家的数据。数据集包含两个特征。特征1-包含受害者的故事（说明），特征2包含事件发生的地理位置（位置）。 我们的类标签是多标签分类，其中包含受害者经历的三种性骚扰类型（评论、注视和触摸）。 性能度量 对于多标签分类，实例的预测是一组标签，因此，我们的预测可以完全正确、部分正确或完全不正确。这使得多标签分类器的评估比单标签分类器的评估更具挑战性。但是，对于部分正确性的评估，我们可以使用以下指标进行评估。 准确率-这里，一个实例的准确率被计算为预测正确标签与标签的总数（预测和实际）的比例。可以通过所有实例的平均值来获得整体准确性。 这些指标可以在各个类标签上计算，然后平均所有类别。这称为宏平均。或者，我们可以在所有实例和所有类标签上全局计算这些指标。这称为微平均。 我们使用宏F1分数和微F1分数作为多标签分类的指标。 汉明损失用作多标签分类的度量，该度量计算不正确预测的标签与标签的总数的比例。…
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