为什么我们需要了解模型如何进行预测

多项式回归的过度拟合及其避免方法

Interpretability 模型和 Explainability 模型之间的区别以及为什么它可能不那么重要

使用 DNN 和字符 n-gram 对一段文本的语言进行分类（附 Python 代码）

使用 PCA 探索数据分类的效果（使用 Python 代码）

原文：https://towardsdatascience.com/identifying-restaurant-hotspots-with-a-gaussian-mixture-model-2a840ab0c782

使用 GMM 识别加拿大多伦多的直观餐厅集群（附 Python 代码）

聚类算法（例如 GMM）是一种有用的工具，可帮助识别数据中的模式。它们使我们能够识别数据集中的子组，从而提高你的理解或增强预测模型。在本文中，借助 GMM，我们将尝试使用位置数据识别多伦多的餐厅集群。目标是找到在地理上合理但在其他特征（例如餐厅评级）方面具有不同特征的集群。我们将讨论关键代码，你可以在GitHub¹上找到完整的项目。

原文：The Power of Feature Engineering

为什么你应该使用逻辑回归来建模非线性决策边界（使用 Python 代码）

作为一名大数据从业者，复杂的机器学习技术非常具有吸引力。使用一些深度神经网络 (DNN) 获得额外的 1% 准确率，并在此过程中启动 GPU 实例，这让人非常满意。然而，这些技术通常将思考留给计算机，让我们对模型的工作原理了解甚少。所以，我想回到基础知识。

本地可解释模型--不可知论解释（LIME）的直觉、理论和代码

在当今快速发展的技术环境中，将人工智能聊天解决方案集成到你的应用程序中可以显著提升用户体验和参与度。OpenAI 的 ChatGPT 以其对话能力和高级语言理解而闻名，对于希望在其应用程序中实现智能聊天功能的开发人员来说是一个绝佳的选择。那我们今天就来引导你完成将 ChatGPT 集成到你的应用程序中的步骤和最佳实践，为你的用户提供无缝和交互式的体验。

介绍

LLMs 正在改变我们今天与科技互动的方式。这些人工智能程序能够理解和模仿人类语言。它们可以应用于数据分析、客户服务、内容创作和其他领域。但对于新手来说，了解如何使用它们似乎很有挑战性。本文将引导读者了解掌握大型语言模型的 7 个基本步骤。

本文还旨在通过定义七个关键步骤来提供学习 LLM 的完整手册。即使是新手也可以通过将流程分解为易于完成的操作来掌握并有效利用LLM的强大功能。阅读本文后，读者将能够通过了解基础知识并知道如何调整和评估模型来将 LLM 用于各种目的。