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威斯康辛大学《机器学习导论》2020秋季课程完结,课件、视频资源已开放
机器学习
决策树
编程
视频
算法
机器之心报道 编辑:蛋酱 对于机器学习领域的初学者来说,这会是很好的入门课程。目前,课程的笔记、PPT 和视频正在陆续发布中。 2020 年就这么悄无声息地走完了,想必大多数人,尤其是在校学生唯一的感觉就是:「又是毫无学术进展的一年。」 别慌,只要马上开始学习,什么时候都不算晚。 近日,威斯康辛大学麦迪逊分校助理教授 Sebastian Raschka 在推特上宣布了威斯康辛大学《机器学习导论》2020 秋季课程的完结:「教授两个班级和 230 个学生是相当不错的体验,对于那些感兴趣的人,我整理了一页记
机器之心
2023-03-29
389
0
目睹太多读博惨案之后,清华姚班助理教授写了个读博决策树
游戏
决策树
工作
论文
模型
机器之心转载 来源:知乎 作者:张焕晨、王鸿伟 读博之前请三思。 对于部分同学来说,毕业以后读博是顺理成章的人生下一步。但在收获知识、荣誉的同时,你可能也要付出很大代价。 最近,清华大学姚班助理教授张焕晨的一篇读博劝退文就在知乎上引起了热议。在文章中,他详细列举了读博之前需要三思的一些问题,并用决策树的方式呈现了出来。 在读完文章后,有人认为焕晨老师把读博之路描写得太痛苦了,劝退之味太浓。但焕晨老师表示,他的本意并非劝退,「故意把话说重是为了让大家认真思考」。他看到的现状是:很多优秀的同学都没有在「我适不适
机器之心
2023-03-29
422
0
VLDB 2023 | 北大河图发布分布式训练神器Galvatron, 一键实现大模型高效自动并行
分布式
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
最近一段时间,「大模型」在 AI 领域的各种应用场景都大放异彩,其中基于 Transformer 的大规模预训练模型是最典型的大模型之一,已经成为了当前基础模型(Foundation Model)的核心架构。例如 NLP 领域的 BERT、GPT 系列,CV 领域的 ViT、Swin Transformer 系列,以及最近非常火热的多专家混合模型 MoE 以及多模态模型 CLIP 等等,都是以 Transformer 作为核心的基础架构。与之相应的,这类稠密大模型拥有着动辄数十亿、百亿甚至万亿规模的参数量,面临高昂的计算、存储、以及通信开销,也为 AI 基础设施带来了巨大的挑战。
机器之心
2022-12-16
679
0
清华大学周伯文教授:从原则到实践解读多模态人工智能进展与可信赖AI
编程算法
决策树
神经网络
深度学习
人工智能
机器之心报道 演讲:周伯文 编辑:shanshan 以人为中心的 AI 才是真正有活力的 AI。 在 WAIC 2022 AI 开发者论坛上,清华大学惠妍讲席教授、IEEE/CAAI Fellow、衔远科技创始人周伯文发表主题演讲《多模态人工智能进展与可信赖 AI:从原则到实践》。 在演讲中,他主要介绍了多模态 AI 近期的突破以及可信 AI 的挑战。目前人工智能正在从 “AI” 走向“可信赖 AI”。在全球范围内,可信赖 AI 也正逐渐成为学术界和工业界研究和关注的热点问题。但是,可信赖 AI 依然面临
机器之心
2022-09-13
348
0
最喜欢随机森林?周志华团队DF21后,TensorFlow开源决策森林库TF-DF
tensorflow
神经网络
决策树
机器学习
深度学习
在人工智能发展史上,各类算法可谓层出不穷。近十几年来,深层神经网络的发展在机器学习领域取得了显著进展。通过构建分层或「深层」结构,模型能够在有监督或无监督的环境下从原始数据中学习良好的表征,这被认为是其成功的关键因素。
机器之心
2021-06-08
798
0
让GBDT和GNN结合起来:Criteo AI Lab提出全新架构BGNN
决策树
机器学习
深度学习
人工智能
神经网络
选自OpenReview 作者:Sergei Ivanov等 机器之心编译 编辑:小舟、蛋酱 GBDT 和 GNN 方法各有各的优势,现在,来自法国、俄罗斯两家机构的研究者将二者的优势结合起来,探索
机器之心
2021-03-15
585
0
不要小看树模型
神经网络
决策树
机器学习
深度学习
人工智能
由于神经网络的复杂性,它们常常被认为是解决所有机器学习问题的「圣杯」。而另一方面,基于树的方法并未得到同等重视,主要原因在于这类算法看起来很简单。然而,这两种算法看似不同,却像一枚硬币的正反面,都很重要。
机器之心
2020-10-09
700
0
速度提升、准确率更胜一筹,周志华等人提出可微XGBoost算法sGBM
决策树
神经网络
深度学习
人工智能
机器学习
作者:Ji Feng、Yi-Xuan Xu、Yuan Jiang、Zhi-Hua Zhou
机器之心
2020-06-20
746
0
7 Papers & Radios | YOLO v4它来了;北航MangaGAN生成久保带人Style漫画形象
学习方法
硬件开发
https
网络安全
决策树
论文 1:Unpaired Photo-to-manga Translation Based on The Methodology of Manga Drawing
机器之心
2020-04-28
654
0
决策树的复兴?结合神经网络,提升ImageNet分类准确率且可解释
决策树
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
随着深度学习在金融、医疗等领域的不断落地,模型的可解释性成了一个非常大的痛点,因为这些领域需要的是预测准确而且可以解释其行为的模型。然而,深度神经网络缺乏可解释性也是出了名的,这就带来了一种矛盾。可解释性人工智能(XAI)试图平衡模型准确率与可解释性之间的矛盾,但 XAI 在说明决策原因时并没有直接解释模型本身。
机器之心
2020-04-24
970
0
不可不知的数据科学入门数学指南
编程算法
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
数学就像一个章鱼:它的「触手」可以触及到几乎所有学科。虽然有些学科只是沾了点数学的边,但有些学科则被数学的「触手」紧紧缠住。数据科学就属于后者。如果你想从事数据科学工作,你就必须解决数学问题。如果你已经获得了数学学位或其它强调数学技能的学位,你可能想知道你学到的这些知识是否都是必要的。而如果你没有相关背景,你可能想知道:从事数据科学工作究竟需要多少数学知识?在本文中,我们将探讨数据科学意味着什么,并讨论我们到底需要多少数学知识。让我们从「数据科学」的实际含义开始讲起。
机器之心
2019-08-20
451
0
机器学习中最最好用的提升方法:Boosting 与 AdaBoost
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
最近,Boosting 技术在 Kaggle 竞赛以及其它预测分析任务中大行其道。本文将尽可能详细地介绍有关 Boosting 和 AdaBoost 的相关概念。
机器之心
2019-04-29
714
0
线性模型已退场,XGBoost时代早已来
编程算法
https
网络安全
决策树
机器学习
我对十五年前第一天工作的情况还记忆犹新。彼时我刚毕业,在一家全球投资银行做分析师。我打着领带,试图记住学到的每一件事。与此同时,在内心深处,我很怀疑自己是否可以胜任这份工作。感受到我的焦虑后,老板笑着说:
机器之心
2019-04-29
815
0
机器学习必学10大算法
编程算法
决策树
线性回归
机器学习
本文介绍了 10 大常用机器学习算法,包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。
机器之心
2019-03-30
557
0
ThunderGBM:快成一道闪电的梯度提升决策树
linux
https
网络安全
决策树
机器学习
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。
机器之心
2019-03-15
622
0
教程 | 算法太多挑花眼?教你如何选择正确的机器学习算法
编程算法
机器学习
人工智能
决策树
机器学习既是一门科学,也是一种艺术。纵观各类机器学习算法,并没有一种普适的解决方案或方法。事实上,有几个因素会影响你对机器学习算法的选择。
机器之心
2018-07-26
349
0
入门 | 机器学习第一课:决策树学习概述与实现
机器学习
决策树
编程算法
选自HEARTBEAT 作者:Ishan Sharma 机器之心编译 基于树的学习算法在数据科学竞赛中相当常见。这些算法给预测模型赋予了准确性、稳定性以及易解释性。其中,决策树算法也是引人关注的「随机
机器之心
2018-06-08
641
0
深度森林第三弹:周志华组提出可做表征学习的多层梯度提升决策树
决策树
神经网络
分布式
机器学习
选自arXiv 作者:冯霁、俞扬、周志华 机器之心编译 自去年周志华等研究者提出了「深度森林」以后,这种新型的层级表征方式吸引了很多研究者的关注。今日,南京大学的冯霁、俞扬和周志华提出了多层梯度提升决策树模型,它通过堆叠多个回归 GBDT 层作为构建块,并探索了其学习层级表征的能力。此外,与层级表征的神经网络不同,他们提出的方法并不要求每一层都是可微,也不需要使用反向传播更新参数。因此,多层分布式表征学习不仅有深度神经网络,同时还有决策树! 近十年来,深层神经网络的发展在机器学习领域取得了显著进展。通过构建
机器之心
2018-06-08
1.3K
0
从语义上理解卷积核行为,UCLA朱松纯等人使用决策树量化解释CNN
决策树
人工智能
卷积神经网络
选自arXiv 作者:Quanshi Zhang, Yu Yang, Ying Nian Wu, Song-Chun Zhu 机器之心编译 近日,加州大学洛杉矶分校的朱松纯教授等人发布了一篇使用决策树对 CNN 的表征和预测进行解释的论文。该论文借助决策树在语义层面上解释 CNN 做出的每一个特定预测,即哪个卷积核(或物体部位)被用于预测最终的类别,以及其在预测中贡献了多少。此前,斯坦福大学曾发表了一篇 AAAI 2018 的论文解释如何用决策树解释深度网络,由此可见可解释性的决策树在理解深度网络的进程中将
机器之心
2018-05-11
1.2K
0
斯坦福完全可解释深度神经网络:你需要用决策树搞点事
决策树
选自Stanford 机器之心编译 参与:路雪、黄小天、刘晓坤 近日,斯坦福大学计算机科学博士生 Mike Wu 发表博客介绍了他对深度神经网络可解释性的探索,主要提到了树正则化。其论文《Beyond Sparsity: Tree Regularization of Deep Models for Interpretability》已被 AAAI 2018 接收。 论文地址:https://arxiv.org/abs/1711.06178 近年来,深度学习迅速成为业界、学界的重要工具。神经网络再次成为解决图
机器之心
2018-05-10
1.7K
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