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机器学习与统计学

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【深度学习】使用 PyTorch 实现回归问题
在这篇博文中,我们将探讨线性回归的概念以及如何使用 PyTorch 实现它。回归是一种基本的统计建模技术,用于建立因变量与一个或多个自变量之间的关系。我们将使用 PyTorch(一种流行的深度学习框架)来开发和训练线性回归模型。
统计学家
2024-01-29
980
50个常用的 Numpy 函数详解
Numpy是python中最有用的工具之一。它可以有效地处理大容量数据。使用NumPy的最大原因之一是它有很多处理数组的函数。在本文中,将介绍NumPy在数据科学中最重要和最有用的一些函数。
统计学家
2024-01-29
660
【炼丹大法】如何优化深度学习模型?
学习率是一个非常非常重要的超参数,这个参数呢,面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不同数据集,其最合适的值都是不确定的,我们无法光凭经验来准确地确定lr的值,我们唯一可以做的,就是在训练中不断寻找最合适当前状态的学习率。
统计学家
2024-01-18
1070
GPT-4又帮了我一个小忙
最近在学吴恩达和Langchain合作开发了JavaScript 生成式 AI 短期课程:《使用 LangChain.js 构建 LLM 应用程序》 课程地址:https://learn.deeplearning.ai/build-llm-apps-with-langchain-js
统计学家
2024-01-17
880
详解Python 68 个内置函数!附代码
本文将这68个内置函数综合整理为12大类,正在学习Python基础的读者一定不要错过,建议收藏学习!
统计学家
2024-01-11
1340
【Python】Jupyter Notebook的10个常用扩展介绍
Jupyter Notebook(前身为IPython Notebook)是一种开源的交互式计算和数据可视化的工具,广泛用于数据科学、机器学习、科学研究和教育等领域。它提供了一个基于Web的界面,允许用户创建和共享文档,这些文档包含实时代码、方程、可视化和文本。
统计学家
2024-01-11
1730
玩转大模型,彻底搞懂LangChain
2023年可以说是人工智能领域不平凡的一年,随着人工智能领域的飞速发展,开发者们都在寻找能够轻松、高效地构建应用的工具。
统计学家
2024-01-04
2470
ChatGPT 沦为了我的打工仔
最近在折腾之前搞的R-bookdown网站、Jekyll博客,还有刚上了Astro做的周刊、Astro Starlight做的文档站
统计学家
2024-01-04
1040
机器学习周刊 第4期:基于ChatGPT API的Android语音助手
这个《动手实战人工智能 Hands-on AI》写的相当不错,作者用 Jupyter Notebook编写了这个教程,参考了《机器学习方法》,《深度学习入门》,西瓜书,花花书等,剖析和推导每一个基础算法的原理,将数学过程写出来了,同时基于 Python 代码对公式进行实现,做到公式和代码的一一对应。
统计学家
2024-01-04
1370
一个很高级的、交互式Python可视化库,附示例代码
在数据科学和分析的世界里,将数据可视化是至关重要的一步,它能帮助我们更好地理解数据,发现潜在的模式和关系。Python 提供了多种可视化工具,HvPlot 是其中一个出色的库,专为简单且高效的交互式可视化设计。
统计学家
2024-01-04
1580
Python处理电子表格,4个非常流行且功能强大的库
在Python中处理表格数据,有几个非常流行且功能强大的库。以下是一些最常用的库及其示例代码:
统计学家
2023-12-28
1590
Python 处理纯文本,12个常用的库
Python 提供了多种库来处理纯文本数据,这些库可以应对从基本文本操作到复杂文本分析的各种需求。以下是一些常用的纯文本处理相关的库:
统计学家
2023-12-28
1190
叫板GPT-4的Gemini,我做了一个聊天网页,可图片输入,附教程
Gemini 是谷歌研发的最新一代大语言模型,目前有三个版本,被称为中杯、大杯、超大杯,Gemini Ultra 号称可与GPT-4一较高低:
统计学家
2023-12-19
7881
机器学习算法实现,最小和最干净的例子
大噶吼,不说废话,分享一波我最近看过并觉得非常硬核的资源,包括Python、机器学习、深度学习、大模型等等。
统计学家
2023-12-15
1380
一个神奇的Python库:Evidently,机器学习必备
Evidently 是一个开源的 Python 工具,旨在帮助构建对机器学习模型的监控,以确保它们的质量和在生产环境运行的稳定性。
统计学家
2023-12-12
1310
机器学习基础知识点全面总结!
有监督学习通常是利用带有专家标注的标签的训练数据,学习一个从输入变量X到输入变量Y的函数映射。Y = f (X),训练数据通常是(n×x,y)的形式,其中n代表训练样本的大小,x和y分别是变量X和Y的样本值。
统计学家
2023-12-12
1460
吴恩达最新短课,知识很硬核,附中英字幕
该课程由由 llama_index 和 truera_ai的 jerryjliu0和 datta_cs 教授主讲,门槛很低,有 Python 基础知识即可学习。
统计学家
2023-12-06
1970
统计学习模型:概念、建模预测及评估
之前在硕士阶段,统计学习(SL)既不是我的研究方向、也不是我的研究工具,所以了解甚少。之前我与 SL 唯一的接触停留在非常走马观花的读过一遍 ISLR 那本书,积累的技能仅限于在 R 里调包来 fit 简单的 model。简单来说就是了解的东西连皮毛都算不上,更不用提个中细致的推导以及背后严谨的数学了。
统计学家
2023-12-03
1080
提高数据科学工作效率的 8 个 Python 库
Optuna 是一个开源的超参数优化框架,它可以自动为机器学习模型找到最佳超参数。
统计学家
2023-12-01
1010
OpenAI 505 人逼宫:董事不辞职、就加入微软!
OpenAI 的数百名员工(包括联合创始人兼董事会成员 Ilya Sutskever)已经签署了一封信,要求要么 OpenAI 的剩余董事会成员辞职,要么这些 OpenAI 员工加入 Sam Altman 找到的新东家:微软。
统计学家
2023-11-28
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