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文章/答案/技术大牛

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Python数据科学

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深度！图解神经网络的数学原理

框架模型数据神经网络函数

如今，熟练使用像 Keras、TensorFlow 或 PyTorch 之类的专用框架和高级程序库后，我们不用再经常费心考虑神经网络模型的大小，或者记住激活函数和导数的公式什么的。有了这些库和框架，我们创建一个神经网络，哪怕是架构很复杂的网络，往往也只是需要几个导入和几行代码而已。如下示例：

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2024-03-04

900

实例解析：神经网络的工作原理

神经网络工作模型数据原理

在机器学习和相关领域，人工神经网络的计算模型灵感正是来自生物神经网络：每个神经元与其他神经元相连，当它兴奋时，就会像相邻的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位；如果某神经元的电位超过了一个阈值，那么它就会被激活（兴奋），向其他神经元发送化学物质。

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2023-12-04

2430

图论！深度学习的图原理

神经网络深度学习函数模型原理

在图论的上下文中，图是一种结构化数据类型，具有节点(nodes)（保存信息的实体）和边缘(edges)（连接节点的连接，也可以保存信息）。

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2023-10-10

2790

深入LSTM神经网络的时间序列预测

神经网络 lstm 函数模型数据

RNN（循环神经网络）是一种节点定向连接成环的人工神经网络。不同于前馈神经网络，RNN 可以利用内部的记忆来处理任意时序的输入序列，即不仅学习当前时刻的信息，也会依赖之前的序列信息，所以在做语音识别、语言翻译等等有很大的优势。

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2023-08-29

1.7K0

Wolfram语言之父：ChatGPT到底能做什么？

神经网络 chatgpt 计算机数学系统

ChatGPT大火，甚至已经开始改变人类的工作和思考方式，充分了解并且认识它，同时看到未来的机会，已经成为每个人迫不及待需要建立的心智。而放眼全球，唯一一本能够讲透GPT的原理以及未来的书，唯有斯蒂芬·沃尔弗拉姆的这本《这就是ChatGPT》。

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2023-08-29

2120

一位上海交大教授的深度学习五年研究总结

神经网络深度学习编程算法

我是2017年11月开始接触深度学习，至今刚好五年。2019年10月入职上海交大，至今三年，刚好第一阶段考核。2022年8月19号，我在第一届中国机器学习与科学应用大会做大会报告，总结这五年的研究以及展望未来的方向。本文是该报告里关于理论方面的研究总结（做了一点扩展）。报告视频链接可以见：https://www.bilibili.com/video/BV1eB4y1z7tL/

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2022-11-05

3310

深度学习最常用的10个激活函数！（数学原理+优缺点）

激活函数（Activation Function）是一种添加到人工神经网络中的函数，旨在帮助网络学习数据中的复杂模式。类似于人类大脑中基于神经元的模型，激活函数最终决定了要发射给下一个神经元的内容。

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2022-06-06

6360

安利 4 个时序预测算法：Prophet、Deep AR..

编程算法机器学习深度学习神经网络人工智能

时间序列预测是一个发展历史悠久的技术领域，传统的统计学算法（e.g. ARIMA、ETS、GARC）以及近年来的机器学习（e.g. 广义线性模型、xgboost)、深度学习算法（e.g. LSTM、CNN、Transformer）都可以用于时间序列预测，不同方法各有长处和短处。

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2022-04-12

2.7K1

概率论回顾.pptx

机器学习神经网络深度学习人工智能

机器学习，需要一定的数学基础，需要掌握的数学基础知识特别多，如果从头到尾开始学，估计大部分人来不及，我建议先学习最基础的数学知识。

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2021-12-27

3750

CNN网络结构的发展（最全整理）

神经网络机器学习深度学习人工智能文件存储

在图像中局部像素之间的联系较为紧密，而距离较远的像素联系相对较弱。因此，其实每个神经元没必要对图像全局进行感知，只需要感知局部信息，然后在更高层局部信息综合起来即可得到全局信息。卷积操作即是局部感受野的实现，并且卷积操作因为能够权值共享，所以也减少了参数量。

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2021-10-19

1.6K0

如何检测两组数据是否同分布？

腾讯云测试服务 https 机器学习网络安全神经网络

一个模型中，很重要的技巧就是要确定训练集与测试集特征是否同分布，这也是机器学习的一个很重要的假设，但很多时候我们默认这个道理，却很难有方法来保证数据同分布。

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2021-10-08

2.2K0

Logistic Regression：最基础的神经网络

深度学习神经网络机器学习

从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。

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2021-09-08

5890

机器学习：超参自动优化方法总结

机器学习神经网络深度学习人工智能 https

本文旨在介绍当前被大家广为所知的超参自动优化方法，像网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化和Hyperband，并附有相关的样例代码供大家学习。

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2021-09-08

9220

贝叶斯学派与频率学派有何不同？

机器学习神经网络深度学习人工智能汽车

要说贝叶斯和频率学派，那简直太有意思了。为什么这么说呢？因为两个学派的理解对于我来说真的是一场持久战。我是在学习机器学习的时候接触到的这两个学派，此前并不知道，当时就被深深吸引了，于是找了各种资料学习下来，说实话感觉有点懂了，但又感觉没理解透。

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2021-06-10

1.9K0

强悍！TensorFlow 开源 TF-DF 决策森林库

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。

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2021-06-10

6620

机器学习：模型调参大法总结

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

调参即超参数优化，是指从超参数空间中选择一组合适的超参数，以权衡好模型的偏差(bias)和方差(variance)，从而提高模型效果及性能。常用的调参方法有：

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2021-03-17

6.7K0

从零开始，用Python徒手写线性回归

线性回归编程算法机器学习神经网络深度学习

对于大多数数据科学家而言，线性回归方法是他们进行统计学建模和预测分析任务的起点。这种方法已经存在了 200 多年，并得到了广泛研究，但仍然是一个积极的研究领域。由于良好的可解释性，线性回归在商业数据上的用途十分广泛。当然，在生物数据、工业数据等领域也不乏关于回归分析的应用。

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2021-01-28

7090

大赞！分享一个数据科学利器 PyCaret，几行代码搞定从数据处理到模型部署

机器学习神经网络人工智能 python

学习数据科学很久了，从数据探索、数据预处理、数据模型搭建和部署这些过程一直有些重复性的工作比较浪费时间，尤其当你有个新的想法想要快速尝试下效果的时候，效率很低。

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2020-06-09

1.6K0

机器学习研究者的养成指南，吴恩达建议这么读论文

机器学习神经网络深度学习人工智能机器人

近日，一位网友在 Reddit 上发帖提问：「那些高效的机器学习研究者，都有什么样的习惯？」

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2020-02-24

3320

牛逼了！Scikit-learn 0.22新版本发布，新功能更加方便

api 编程算法 scikit-learn 机器学习神经网络

作者：xiaoyu，数据爱好者 Scikit-learn此次发布的版本为0.22。我浏览了一下，此次版本除了修复之前出现的一些bug，还更新了很多新功能，不得不说更加好用了。下面我把我了解到主要的几个最新功能和大家分享一下。

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2019-12-18

1.3K0

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