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机器学习与统计学

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深度!图解神经网络的数学原理
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:
统计学家
2024-04-12
1410
吴恩达的2022年终AI大事件盘点
近期,吴恩达在圣诞节的《The Batch》特刊上发布了一年一度的年终盘点。在过去一年,生成式AI迎来爆发式增长,由人工智能生成的图片在社交平台疯狂传播,引发大量争议的同时也推动了投资;视觉 Transformer(ViT) 的工作也出现爆炸性增长,在过去一年中,研究人员共计发表超过 17,000 篇 ViT 论文;AlphaCode、Codex 等的推出便利了开发者;与此同时,研究人员也在不断拓宽语言模型的边界,在解决可信度、偏见和实时性等问题方面做出持续不断的努力。如下正文:
统计学家
2023-01-31
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一位上海交大教授的深度学习五年研究总结
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/
统计学家
2022-11-07
6390
数据科学,选R还是Python?
本文将从数据科学的角度讨论 R 和 Python,这两种编程语言在处理数据方面的利弊。
统计学家
2022-05-26
7690
【深度学习】PyTorch训练一个CNN分类器
原文翻译自:Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz
统计学家
2022-05-24
5550
比 Tesorflow 还强!?
Python是机器学习和深度学习的首选编程语言,但绝不是唯一。训练机器学习/深度学习模型并部署对外提供服务(尤其是通过浏览器)JavaScript 是一个不错的选择,市面上也出现了很多机器学习库,比较著名的就是谷歌的 TensorFlow.js。我在《用浏览器玩机器学习,赞!》一文中已详细介绍它的用法,感兴趣的同学可以去看看。
统计学家
2022-04-11
5450
用浏览器玩机器学习,赞!
大家好 我一直探索更好玩地介绍机器学习,降低学习门槛,用其开发有趣,有价值的应用。之前介绍过很多机器学习应用方面的玩法,比如:gRPC部署训练好的机器学习模型,使用FastAPI构建机器学习API,用streamlit快速生成机器学习web应用 ,在Excel里玩机器学习。
统计学家
2022-04-11
5280
AI 黑科技,老照片修复,模糊变高清
最近闲逛,发现腾讯开源的老照片修复算法FPGAN新出了V1.3预训练模型,手痒试了一下,满惊艳的。
统计学家
2022-04-11
4.4K0
太骚了,用Excel玩机器学习!
最近发现了一个好玩的Python库,它可以将训练好的机器学习模型转换为Java、C、JavaScript、Go、Ruby,VBA 本地代码,可以让连Python和机器学习一无所知的同学也能感受预测的神奇。
统计学家
2022-04-11
8720
【手把手教程】维护机器学习代码的正确姿势
很多人可能参加过许多比赛,做过许多项目,但比赛或项目结束之后,曾经写过的代码、用过的模型就被丢到了一边,甚至不久就被删掉。
统计学家
2021-12-27
3940
收手吧,华强!我用机器学习帮你挑西瓜
在机器学习领域,有一个很有名气的西瓜--周志华老师的《机器学习》,很多同学选择这本书入门,都曾有被西瓜支配的恐惧。我写文章的时候也特别喜欢用西瓜数据集,以它为例手算+可视化讲解过XGBoost,自认非常通俗易懂。
统计学家
2021-12-15
4110
决策树可视化,被惊艳到了!
目前无论是机器学习竞赛还是工业界,最流行、应用最广泛的xgboost其实是优化后的GBDT(LightGBM里面的boosting比较经典稳定的也是GBDT哦!),而GBDT的基分类器最常用的就是CART决策树!掌握决策树,对理解之后的GBDT、LightGBM都有大有裨益。
统计学家
2021-12-04
1.3K0
Github 上最大的开源算法库,还能学机器学习!
学习算法大家都知道被称为刷题神器的 LeetCode ,今天向大家推荐两个各具特色的开源算法库,可以配合着 LeetCode 一起学习。
统计学家
2021-11-08
1K0
【机器学习基础】如何检测两组数据是否同分布?
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。
统计学家
2021-10-11
2.3K0
神经网络的5种常见求导,附详细的公式过程
一般来说,分类模型的最后一层都是softmax层,假设我们有一个 分类问题,那对应的softmax层结构如下图所示(一般认为输出的结果 即为输入 属于第i类的概率):
统计学家
2021-10-11
1.3K0
【机器学习基础】分类算法之贝叶斯网络
一个贝叶斯网络定义包括一个有向无环图(DAG)和一个条件概率表集合。DAG中每一个节点表示一个随机变量,可以是可直接观测变量或隐藏变量,而有向边表示随机变量间的条件依赖;条件概率表中的每一个元素对应DAG中唯一的节点,存储此节点对于其所有直接前驱节点的联合条件概率。
统计学家
2021-10-11
8450
【机器学习基础】 | 各种梯度下降优化算法回顾和总结
论文标题:An overview of gradient descent optimization algorithms 原文链接:https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf Github:NLP相关Paper笔记和代码复现(https://github.com/DengBoCong/nlp-paper) 说明:阅读论文时进行相关思想、结构、优缺点,内容进行提炼和记录,论文和相关引用会标明出处,引用之处如有侵权,烦请告知删除。
统计学家
2021-10-11
1K0
编程语言 Julia 融资1.6亿!人气10倍速飙升,会是下一个机器学习顶流语言吗?
7 月 19 日,由 Julia 高性能编程语言初创团队建立的 Julia Computing 公司,宣布完成由 Dorilton Ventures 领投的 2400 万美元 A 轮融资(折合人民币约 1.6 亿)。参与此次融资的还包括 Menlo Ventures、General Catalyst 以及 HighSage Ventures 等。此外,前 Snowflake CEO 兼前微软服务器及工具业务总裁 Bob Muglia,也将正式加入 Julia Computing 董事会。
统计学家
2021-07-30
4890
神经网络的可解释性综述!
Interpretability (of a DNN) is the ability to provide explanations in understandable terms to a human. F Doshi-Velez & B Kim, 2017
统计学家
2021-07-29
3980
神经网络入门
人工智能的底层模型是"神经网络"(neural network)。许多复杂的应用(比如模式识别、自动控制)和高级模型(比如深度学习)都基于它。学习人工智能,一定是从它开始。
统计学家
2021-07-28
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