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AutoML(自动机器学习)

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【论文笔记系列】自动搜索损失函数？AM-LFS：AutoML for Loss Function Search

不过这篇文章将介绍一下如何使用AutoML技术来搜索损失函数。一般来说，损失函数都是需要我们手动设计的，以分类任务而言，我们通常会使用交叉熵。碰到数据集imbalanced的情况，可能会给每个类别加上一个权重。在RetinaNet论文里为目标检测任务提出了FocalLoss。上述都是对交叉熵函数根据特定任务做了修改，可是这样的修改通常需要我们能够洞察到问题的本质，换句话说这需要专业的知识。那我们这种蔡文姬还有设计loss函数的机会吗？商汤科技在这方面做了探索，下面将介绍论论文细节。

2020-08-14

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【转载】什么是特征工程？

特征工程数据分析机器学习神经网络深度学习

　　有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。通过总结和归纳，人们认为特征工程包括以下方面：

2019-02-14

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【Convex Optimization (by Boyd) 学习笔记】Chapter 2 - Convex sets(1) 仿射集&凸集

假设\(R^n\)空间内两点\(x_1,x_2\, (x_1≠x_2)\),那么\(y=\theta x_1+(1-\theta)x_2, \theta∈R\)表示从x1到x2的线。而当\(0≤\theta≤1\)时，表示x1到x2的线段。

2018-12-28

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【转载】奇异值分解(SVD)计算过程示例

数据分析数据结构

奇异值分解是线性代数中一种重要的矩阵分解方法，这篇文章通过一个具体的例子来说明如何对一个矩阵A进行奇异值分解。

2018-12-28

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