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AI派

公众号:AI派,致力于分享机器学习相关知识,让机器学习更加平民化!
专栏作者
207
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265581
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55
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GitHub 热门:机器学习 100 天!
https://github.com/MLEveryday/100-Days-Of-ML-Code 英文版地址:
abs_zero
2022-04-19
3460
机器学习经典开源数据集盘点
在机器学习任务实施前,如何快速寻找到可用数据集,是令每一位研究人员最头痛的事情。本文为大家列举了八大主流数据集来源,不仅包含大量的数据集信息,而且包含了描述、用法以及一些实施案例等。
abs_zero
2022-04-19
5440
为什么说卷积神经网络,是深度学习算法应用最成功的领域之一?
目前,作为深度学习的代表算法之一,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在计算机视觉、分类等领域上,都取得了当前最好的效果。
abs_zero
2022-03-25
2920
深度学习常用损失函数的基本形式、原理及特点
机器学习中的监督学习本质上是给定一系列训练样本 ,尝试学习 的映射关系,使得给定一个 ,即便这个 不在训练样本中,也能够得到尽量接近真实 的输出 。而损失函数(Loss Function)则是这个过程中关键的一个组成部分,用来衡量模型的输出 与真实的 之间的差距,给模型的优化指明方向。
abs_zero
2022-03-25
8360
机器学习库Scikit-learn库使用总结.pptx
https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course
abs_zero
2021-07-05
3830
可视化卷积神经网络的特征和过滤器
卷积神经网络是一种特殊类型的人工神经网络,广泛应用于图像识别。这种架构的成功始于 2015 年,当时凭借这种方法赢得了 ImageNet 图像分类挑战。
abs_zero
2021-07-05
9060
【机器学习】神经网络浅讲:从神经元到深度学习(一)
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。
abs_zero
2021-04-13
7570
论机器学习领域的内卷
「没有博士学位,在机器学习领域就业会变得越来越难吗?」最近,一个 Reddit 热帖引发了大量讨论。
abs_zero
2021-04-09
6590
大道至简:算法工程师炼丹Trick手册
针对类别不平衡问题,用预测概率对不同类别的loss进行加权。Focal loss对CE loss增加了一个调制系数来降低容易样本的权重值,使得训练过程更加关注困难样本。
abs_zero
2021-03-19
3450
数据挖掘从入门到放弃(三):朴素贝叶斯
朴素贝叶斯是一种常用的分类算法,适用于维度非常高的数据集,具有速度快,可调参数少有点,非常适合为分类问题提供快速粗糙的基本方案,经常用于垃圾邮件分类等场景中,相同内容更新:https://blog.csdn.net/yezonggang。
abs_zero
2020-12-15
3240
Python 用5行代码学机器学习—线性回归
之前介绍的一些文章所使用到的机器学习模型,读者在第一次阅读的时候可能完全不了解或不会使用。
abs_zero
2020-11-26
3990
TensorFlow已死,TensorFlow万岁!
如果你是一名人工智能爱好者,却没有关注到一条重大新闻,就好比你在一场罕见的地震中打了个盹。等你醒来,会发现一切都将改变!
abs_zero
2020-11-11
5070
干货|全面理解卷积神经网络及其不同架构
在传统的神经网络模型中,是从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如时序问题,比如你要预测句子的下一个单词是什么,一般需要用到前面的单词,因为一个句子中前后单词并不是独立的。这个时候,我们怎么办呢?下面有两种解决方案
abs_zero
2020-11-11
5610
梯度下降的可视化解释(Adam,AdaGrad,Momentum,RMSProp)
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/147275344
abs_zero
2020-11-11
1.6K0
神 经 网 络 内 部 长 啥 样?
然而,这种情况下,神经网络其实成了“黑匣子”——具有一定的功能,但看不见是怎么起作用的。
abs_zero
2020-11-03
3670
深度学习模型大合集:GitHub趋势榜第一,两天斩获2000星
项目地址:https://github.com/rasbt/deeplearning-models
abs_zero
2019-06-14
3360
逻辑回归:工业界应用最多的模型之一
来建立特征空间与连续值目标结果之间的关系,也就是说能够解决回归问题,如果想要解决分类问题,如何实现呢?一种办法就是我们对
abs_zero
2019-06-03
2.1K0
如何优化深度学习模型
看过了各式各样的教程之后,你现在已经了解了神经网络的工作原理,并且也搭建了猫狗识别器。你尝试做了了一个不错的字符级RNN。你离建立终端只差一个pip install tensorflow命令了对吗?大错特错。
abs_zero
2019-05-21
6300
深度学习不再是炼丹术!谷歌给出首个神经网络训练理论证明
谷歌AI的研究人员日前在arxiv贴出一篇文章,给出了首个神经网络训练相关的理论证明。
abs_zero
2019-05-05
4300
ThunderGBM:快成一道闪电的梯度提升决策树
尽管近年来神经网络复兴并大为流行,但提升算法在训练样本量有限、所需训练时间较短、缺乏调参知识等场景依然有其不可或缺的优势。目前代表性的提升方法有 CatBoost、Light GBM 和 XGBoost 等,本文介绍一项新的开源工作,它构建了另一种基于 GPU 的极速梯度提升决策树和随机森林算法。
abs_zero
2019-05-05
4240
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