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自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法

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Shap 是一个开源的 python 库，用于解释模型。它可以创建多种类型的可视化，有助于了解模型和解释模型是如何工作的。在本文中，我们将会分享一些Shap创建的不同类型的机器学习模型可视化

在本文中，我们将探索 Evidently 并创建交互式报告/仪表板。有需要的朋友欢迎大家收藏学习，希望能够有所帮助，祝大家多多进步早日升职加薪

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今天我分享大家一款非常棒的动画可视化工具：Pandas_Alive，它以 matplotlib 绘图为后端，不仅可以创建出令人惊叹的动画可视化，而且使用方法非常简单。本文详情如下

特征工程在机器学习流程中占有着重要地位。广义的特征工程一般可分为三个环节：特征提取、特征选择、特征衍生，三个环节并无明确的先手顺序之分。本文主要介绍三种常用的特征选择方法。

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回归是监督学习的一个重要问题，回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量的值也随之发生变化。回归模型正是表示从输入变量到输出变量之间映射的函数

机器学习是一类算法的总称，这些算法企图从大量历史数据中挖掘出其中隐含的规律，并用于预测或者分类，更具体的说，机器学习可以看作是寻找一个函数，输入是样本数据，输出是期望的结果，只是这个函数过于复杂，以至于