在機器學(xué)習領(lǐng)域，模型的預(yù)測能力日益強大，但其背后的決策過程卻常常被視為一個黑盒子。在這種情況下，我們往往需要一種強大的工具來解釋模型預(yù)測的邏輯和原因。SHAP（SHapley Additive exPlanations）作為一種解釋機器學(xué)習模型預(yù)測的工具，正是為了解決這個問題而誕生。SHAP以其獨特的理論基礎(chǔ)和計算方法，為我們提供了一種清晰、直觀的方式來解釋模型的預(yù)測結(jié)果。本文將深入探討SHAP的原理、應(yīng)用范圍、解釋能力以及使用中的注意事項，讓我們一起揭開機器學(xué)習模型預(yù)測背后的神秘面紗。
最近新上了一門numpy課程，作為一個python第三方庫，numpy可謂是一代傳奇，小編剛好借此機會介紹一下numpy，讓各位小伙伴了解一下這這一個傳奇的工具。
NLP 技術(shù)最有用的應(yīng)用之一是從非結(jié)構(gòu)化文本（合同、財務(wù)文件、醫(yī)療記錄等）中提取信息，它支持自動數(shù)據(jù)查詢以獲得新的見解。傳統(tǒng)上，命名實體識別已被廣泛用于識別文本中的實體并存儲數(shù)據(jù)以進行高級查詢和過濾。
本篇文章是我們學(xué)習Python及其在機器學(xué)習（ML）和人工智能（AI）的應(yīng)用系列中的最后一個模塊了，在上一個模塊中，我們學(xué)習Keras，討論了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。下面，我們將要學(xué)習 Numpy 和 TensorFlow，這兩個是學(xué)習機器學(xué)習的構(gòu)建塊，所以在使用機器學(xué)習的時候，你一定會接觸到它們。同時，還會簡要概述 scikit-learn 庫，因為它是Python中最完整的機器學(xué)習（不包括深度學(xué)習）庫。
異常值是數(shù)據(jù)集的重要組成部分。它們可以保存有關(guān)您數(shù)據(jù)的有用信息。異常值可以為您正在研究的數(shù)據(jù)提供有用的見解，并且它們可以對統(tǒng)計結(jié)果產(chǎn)生影響。這可能會幫助您發(fā)現(xiàn)不一致之處并檢測統(tǒng)計過程中的任何錯誤。因此，了解如何在數(shù)據(jù)集中查找異常值將有助于您更好地理解數(shù)據(jù)。
