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Papers with Code 2020 全年回顾

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2020年Papers with Code 中最顶流的论文，代码和benchmark。

2021-01-08

8440

【时空序列预测实战】详解时空序列常用数据集之MovingMnist数据集(demo代码)

python github https git 开源

这篇文章我们主要介绍MovingMnist数据集，做这个方向的research是逃不过这个数据集的使用的

2020-11-09

1.8K0

《可解释机器学习》中文版重磅开源！这位复旦小哥太给力了

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我曾经介绍过一本不错的书籍：《A Gudie for Making Black Box Models Explainable》，中文译为《可解释机器学习》。这本书是关于使机器学习模型和他们的决定变得可解释。

2020-05-12

6190

[学习资源分享]-3Blue1Brown数学课程、李宏毅《深度学习人类语言处理》等

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之前小编就整理过3Blue1Brown推出的《线性代数的本质》课程的学习笔记，除此之外，还有《微积分的本质》、《深度学习》等系列的课程。3Blue1Brown推出的数学课程用八个字形容，就是深入浅出、直观明了。对于学习数学有困难的朋友，看一下他们的课程，一定会受益匪浅。下面是3Blue1Brown在B站的中国官方账号连接截图：

2020-04-14

1.1K0

easyeda，一个简单实用的探索性数据分析工具

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在算法工程师的日常工作中，探索性数据分析(Exploratory Data Analysis)是一种常见的任务。通过分析数据的缺失情况，分布情况，以及和标签的相关性等，数据EDA可以帮助算法工程师评估数据的质量，了解数据的特点，为特征工程提供方向指引，并对后续建立的模型能够达到的效果上限形成初步预期。

2019-11-21

6740

干货|机器学习的数学基础

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机器学习，需要一定的数学基础，也需要一定的代码能力。机器学习从业者数学基础不扎实，只会用一些工具和框架，相当于某些武术家只会耍套路，外行人觉得很厉害，但实战起来一定是鼻青脸肿。

2019-11-12

5350

DeepCTR-Torch:基于深度学习的CTR预测算法库

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在计算广告和推荐系统中，CTR预估一直是一个核心问题。无论在工业界还是学术界都是一个热点研究问题，近年来也有若干相关的算法竞赛陆续举办。本文介绍一个使用PyTorch编写的深度学习的点击率预测算法库DeepCTR-Torch，具有简洁易用、模块化和可扩展的优点,非常适合初学者快速入门学习。

2019-09-26

3.4K1

10 种常用的降维算法源代码(python)

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最近发现一位同学整理了一些经典的降维算法，并用python实现常见降维算法的代码，特此推荐。作者：超爱学习

2019-08-06

4230

推荐TensorFlow2.0的样例代码下载

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TensorFlow推出2.0版本后，TF2.0相比于1.x版本默认使用Keras、Eager Execution、支持跨平台、简化了API等。这次更新使得TF2.0更加的接近PyTorch，一系列烦人的概念将一去不复返。本文推荐一位大神写的TF2.0的样例代码，推荐参考。

2019-07-30

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优秀的深度学习从业者都有哪些优秀的习惯

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这是一篇总结文，说说优秀的深度学习从业者拥有的一些习惯，从看论文到写代码，从刷论坛到刷比赛。

2019-06-24

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一文看懂 FM ( Factorization Machine ) 模型的各种变式

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FM 模型最早由 Steffen Rendle 在2010年提出，解决了稀疏数据场景下的特征组合问题，在广告、推荐等领域被广泛使用。FM 模型简单而且效果好，可以作为业务初期快速取得收益，为后续持续迭代提供一个较强的 baseline 。FM 模型从首次提出到现在已经过去七八年时间，这期间的研究进展如何呢？比如：

2019-06-04

5K0

我用Python，3分钟快速实现，9种经典排序算法的可视化

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最近在某网站上看到一个视频，是关于排序算法的可视化的，看着挺有意思的，也特别喜感。

2019-05-10

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哇，原来python字符串是这样的！

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python中的字符串一直是困扰小编的一大难题，相信大家伙也曾体验过被各种编码支配的恐惧吧。不过没关系，相信你读了这篇文章，一定会对python字符串豁然开朗！代码链接：https://github.com/princewen/professional-python3 一、字符串类型 python3: """ python语言有两种不同的字符串，一个用于存储文本，一个用于存储原始字节文本字符串内部使用Unicode存储，字节字符串存储原始字节并显示ASCII """ """ python3中，文本型

2018-04-11

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对抗思想与强化学习的碰撞-SeqGAN模型原理和代码解析

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1、背景 GAN作为生成模型的一种新型训练方法，通过discriminative model来指导generative model的训练，并在真实数据中取得了很好的效果。尽管如此，当目标是一个待生成的非连续性序列时，该方法就会表现出其局限性。非连续性序列生成，比如说文本生成，为什么单纯的使用GAN没有取得很好的效果呢？主要的屏障有两点： 1）在GAN中，Generator是通过随机抽样作为开始，然后根据模型的参数进行确定性的转化。通过generative model G的输出，discriminative

2018-04-11

4.3K3

大过年的，一起来用Seq2Seq来作对联吧！

python tensorflow github

Seq2Seq全称Sequence to Sequence，在机器翻译、文章摘要等领域有着广泛的应用。其本身很简单，是一个如下图所示的Encoder-Decoder框架。本文不纠结于Seq2Seq的

2018-04-11

2.4K0

使用Seq2Seq+attention实现简单的Chatbot

本文代码的github连接：https://github.com/princewen/tensorflow_practice/tree/master/chat_bot_seq2seq_attention 1、attention model原理介绍 1.1 attention model 为什么要有attention机制原本的Seq2seq模型只有一个encoder和一个decoder，通常的做法是将一个输入的句子编码成一个固定大小的state，然后作为decoder的初始状态（当然也可以作为每一时刻的输入

2018-04-11

5.6K3

Pointer-network理论及tensorflow实战

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数据下载地址：链接:https://pan.baidu.com/s/1nwJiu4T 密码:6joq 本文代码地址：https://github.com/princewen/tensorflow_practice/tree/master/myPtrNetwork 1、什么是pointer-network Pointer Networks 是发表在机器学习顶级会议NIPS 2015上的一篇文章，其作者分别来自Google Brain和UC Berkeley。 Pointer Networks 也是一种seq2

2018-04-11

1.7K0

DQN三大改进(一)-Double DQN

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Double-DQN原文：https://arxiv.org/pdf/1509.06461v3.pdf 代码地址：https://github.com/princewen/tensorflow_practice/tree/master/Double-DQN-demo 1、背景这篇文章我们会默认大家已经了解了DQN的相关知识，如果大家对于DQN还不是很了解，可以参考文章https://www.jianshu.com/p/10930c371cac。我们简单回顾一下DQN的过程(这里是2015版的DQN)：

2018-04-11

2.7K0

DQN三大改进(二)-Prioritised replay

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Prioritised replay原文：https://arxiv.org/pdf/1511.05952.pdf 代码地址：https://github.com/princewen/tensorflow_practice/tree/master/Prioritized_Replay_DQN_demo 如果大家觉得代码排版较乱，可以参考原文：https://www.jianshu.com/p/db14fdc67d2c 1、背景这篇文章我们会默认大家已经了解了DQN的相关知识，如果大家对于DQN还不是很了解

2018-04-11

2.7K0

DQN三大改进(三)-Dueling Network

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论文地址：https://arxiv.org/pdf/1511.06581.pdf 代码地址：https://github.com/princewen/tensorflow_practice/tree

2018-04-11

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