正确使用模型评估、模型选择和算法选择技术无论是对机器学习学术研究还是工业场景应用都至关重要。本文将对这三个任务的相关技术进行回顾，并就每种技术的理论和实证研究的主要优缺点进行讨论。文章还将就机器学习算法中的超参数调优给出尽可能的建议，用以实现最佳的算法效果。文中内容涉及很多常用方法，比如模型评估和选择中的Holdout方法等；介绍了bootstrap技术的不同变体，通过正态逼近得到置信区间来衡量性能估计（performance estimates）的不确定性；在讨论偏差-方差（bias-variance）折中方案时，对比了留一交叉验证法（leave-one-out cross validation）和k-fold交叉验证法，并提供了在k-fold交叉验证中最优k值的选择技巧。
想要成为合格的，或者更进一步成为优秀的人工智能工程师或数据科学家，机器学习的各种基础知识是必不可少的。然而，机器学习领域浩如烟海，各类教材和入门课程层出不穷。特别是机器学习基础需要不少的数学知识，这对于想进入这一领域的工程师而言，无疑是一个比较高的门槛。 今天，我来和你聊一聊如何学习和掌握机器学习基础知识，又如何通过核心的知识脉络快速掌握更多的机器学习算法和模型。
机器学习涉及到机器学习算法和模型的使用。对于初学者来说，这很容易让人混淆，因为“机器学习算法”经常与“机器学习模型”交替使用。这两个到底是一样的东西呢，还是不一样的东西？作为开发人员，你对排序算法、搜索算法等“算法”的直觉，将有助于你厘清这个困惑。在本文中，我将阐述机器学习“算法”和“模型”之间的区别。
众所周知，机器学习模型通常包括分类模型、回归模型、聚类模型、预测模型、关联挖掘模型等。它们分别用于解决不同的问题以及应用于不同的营销场景。今天，让我们就ML中最常见的分类模型进行一番剖析。 我们经常会听到数据分析初学者们提这样一个问题——究竟分类和回归的区别是什么？
回归分析是建模和分析数据的重要工具。本文解释了回归分析的内涵及其优势，重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素，最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素。
稀疏性与组稀疏性在统计学信号处理和机器学习等领城中具有重要的应用。本文总结和分析了不同组稀疏模型之间的区别与联系，比较了不同组稀疏模型的变量选择能力，变量组选择能力、变量选择一致性和交量组选择一致性，总结了组稀疏模型的各类求解算法并指出了各算法的优点和不足，最后.本文对组稀疏视型未来的研究方向进行了探讨。
无人驾驶/自动驾驶是接受目的地指令后，通过传感系统自动感知道路环境，自动识别路面安全信息自动规划行车路线安全到达目的地的自动驾驶技术。2020年3月9日，工业和信息化部发布《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准报批稿，明确我国汽车自动驾驶由低到高可分为0-5级，分为应急辅助、部分驾驶辅助、组合驾驶辅助、有条件自动驾驶、高度自动驾驶和完全自动驾驶。其中，高度自动驾驶（4级）和完全自动驾驶（5级）由车辆完成所有的驾驶操作，无需驾驶员参与，都属于无人驾驶范畴。
安全防而”是一个既古老而又现代的话题，它与人们的日常工作、生活息息相关。随着信息化与数字化时代的来临，一种新的安防技术一。 数字化安防”异军突起，近年来发展十分迅墅。“数字化安防”是相对传统安防而言的，它与采用数字化技术处理的传统安防也有所不同。以入侵防查报警系统。视频监控系统为代表的传统安防技术产品，从产生到现在。对维护社会公共安全起到了巨大的作用。但传统的安防技术产品也有其应用的局限性，如往往只能做到被动报警与事后分析，远远不能消足人们的面要等。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
中服云能源管理系统旨在帮助企业、机构和园区等实现能源使用的高效管理和优化。基于中服云物联网平台打造的开放式能源管理平台,支持对企业能源数据采集及监控，随时远程控制能源浪费，调节尖峰平谷的用能策略,基于历史能耗数据对企业未来一定时间内的用能需求进行预测:根据企业生产计划和能耗需求灵活调度能源至各个生产环节;些控能耗异常情况，使企业用能更经济合理、降低能耗开支。系统通过能耗数据可视化分析为企业提供能耗数字化决策依据，不断优化用能结构及能源利用率。
中服云智能楼宇管理系统CServer IBMS以三维仿真模型为载体，整合楼控各子系统，提供集园区安全管控、园区决策于一体的智能运维平台。支持从便捷通行、安防管理、设施管理、水电供应、智能照明、空调新风、能耗环境检测和故障预警等多维度日常运行监测与管理，满足设备异常自动预警、故障快速定位、远程巡检等智能运维需求，提升管理人员对园区安全防范、事件快速处置效率。
中服云物联网平台主要为开发者、使用者、管理员提供了设备工艺环境的数据采集能力、监控能力、数据存储能力、数据分析能力、数据可视化能力以及支持快速开发的低代码工具集，于一身的开发、配置、运行支撑的设备数智化基础设施。主要由数据采集与控制、设备诊断、报表工具、组态工具、数据模拟工具、数据批处理工具、劣化分析、DataV数据大屏、AI0X模型训练工具、流数据处理工具、自动化流程调度工具等功能组成。满足设备数智化对于物联网平台基础架构高性能、高可靠、可扩展、简单易用的需求，实现物理层和业务应用层的高度配合。为企业数字化转型提供必不可少的核心支撑平台，平台支持云架构两层部署和分布式三层部署。
中服云机加生产监控系统CServer MDC基干中服云物联网开发平台，实现机床设备监控、生产数据采集、生产过程管理、智能统计分析、设备运维管理等几大功能。用于安全生产、提高生产效率、设备利用率、产品质量、生产过程管理、数据自动统计分析、管理决策。解决材料浪费、能源浪费、产品自动计件、生产怠工、减少人工成本、质量控制、设备故障实时报警、设备诊断、订单排产、生产进度可视化等问题。解决老板、管理者、工人遇到的不同问题。
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