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机器学习“圣诞日历”第 4 天：Excel 中的 k-Means 原文：towardsdatascience.com/the-machine-learning-advent-calendar-day-4-k-means-in-excel/ 欢迎来到机器学习“圣诞日历”的第 4 天。Machine L 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:32
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机器学习“圣诞日历”第 2 天：Excel 中的 k-NN 分类器 原文：towardsdatascience.com/the-machine-learning-advent-calendar-day-2-k-nn-classifier-in-excel/ 在探索了 k-NN 回归器和基于距离的预测 阅读全文
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机器学习“日历”第一天：Excel 中的 k-NN 回归器 原文：towardsdatascience.com/day-1-k-nn-regressor-in-excel-how-distance-drives-prediction/ 欢迎来到这个 “日历”中的机器学习和深度学习在 Excel 中。 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:32
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机器学习和深度学习“圣诞日历”系列：蓝图 原文：towardsdatascience.com/machine-learning-and-deep-learning-in-excel-advent-calendar-announcement/ 为什么 Excel 是真正理解机器学习模型的最佳方式 现代 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:32
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机器学习工程师做什么？ 原文：towardsdatascience.com/what-do-machine-learning-engineers-do/ 在这篇文章中，我想精确地解释我作为机器学习工程师的工作。 目标是帮助任何想要进入这个领域的人获得对机器学习工程师的真实看法，了解我们的工作方式、工 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:32
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机器学习工程师的学习心得 — 第五部分：训练 机器学习工程师的学习心得 — 第五部分：训练 在本系列的第五部分中，我将概述创建用于训练图像分类模型、评估性能和准备部署的 Docker 容器的步骤。 AI/ML 工程师可能更愿意专注于模型训练和数据工程，但现实情况是，我们还需要了解幕后基础设施和机制。 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:30
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机器学习工程师的学习经验 — 第一部分：数据 原文：towardsdatascience.com/learnings-from-a-machine-learning-engineer-part-1-the-data/ 据说，为了使机器学习模型成功，你需要拥有良好的数据。虽然这是真的（而且几乎是显而易 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:30
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机器学习工程师的学习经验——第四部分：模型 原文：towardsdatascience.com/learnings-from-a-machine-learning-engineer-part-4-the-model/ 在本系列的最新部分，我将分享我在选择图像分类模型以及如何微调该模型方面的学习经验。 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:30
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机器学习工程师的学习经验 — 第三部分：评估 原文：towardsdatascience.com/learnings-from-a-machine-learning-engineer-part-3-the-evaluation/ 在本系列的第三部分，我将探讨评估过程，这是至关重要的一个环节，将导致数 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:30
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机器学习工程师的学习经验 — 第六部分：人的方面 原文：towardsdatascience.com/learnings-from-a-machine-learning-engineer-part-6-the-human-side/ 在我之前的文章中，我花费了大量时间讨论图像分类问题的技术方面，从数 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:30
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