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文章/答案/技术大牛

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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

数据优化深度学习 pytorch 模型

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。

2024-01-29

1960

【炼丹大法】如何优化深度学习模型?

优化深度学习论文模型数据

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。

2024-01-18

1350

机器学习算法实现，最小和最干净的例子

机器学习深度学习模型数据科学机器学习算法

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。

2023-12-15

1740

深度学习，经典论文盘点！

https 网络安全访问管理图像识别深度学习

科研路上我们往往会读到让自己觉得想法很惊艳的论文，心中对不同的论文也会有一个排名，以下介绍了一些知乎作者心中白月光般存在的深度学习领域论文，看看是否你们拥有同样心目中的The one。

2023-02-06

2980

时隔七年的填坑之作：《机器学习数学》书稿PDF免费下载了

python 机器学习人工智能深度学习

说到《Python 机器学习》，AI 领域的研究者都不会感到陌生。这本书可以说是近十年来最畅销的机器学习书籍之一，也是其作者 Sebastian Raschka 最具代表性的作品。

2023-01-31

7810

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/

2022-11-07

6400

机器学习：从开发到生产（全彩）

深度学习数据湖数据库数据分析 sql

下面举个仅需要在研究环境中进行数据分析或建模即可满足需求的例子，即在文章标题中找到与较高点击率相关的关键词。数据分析师的交付方式可能是将探索出的规律和结论报告给一个运营团队，这样运营人员就可以在新的标题中尝试使用探索出的规律和结论来提高点击率。

2022-05-26

4200

【深度学习】PyTorch训练一个CNN分类器

腾讯云测试服务 pytorch 深度学习神经网络卷积神经网络

原文翻译自：Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz

2022-05-24

5560

用浏览器玩机器学习，赞！

tensorflow 机器学习神经网络深度学习人工智能

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。

2022-04-11

5290

太骚了，用Excel玩机器学习！

vba 机器学习神经网络深度学习人工智能

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。

2022-04-11

8760

收手吧，华强！我用机器学习帮你挑西瓜

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

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。

2021-12-15

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决策树可视化，被惊艳到了！

决策树机器学习深度学习人工智能神经网络

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。

2021-12-04

1.3K0

【机器学习基础】如何检测两组数据是否同分布？

腾讯云测试服务机器学习 https 神经网络深度学习

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。

2021-10-11

2.3K0

神经网络的5种常见求导，附详细的公式过程

神经网络机器学习深度学习人工智能

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）：

2021-10-11

1.3K0

【机器学习基础】分类算法之贝叶斯网络

机器学习神经网络深度学习人工智能访问管理

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。

2021-10-11

8470

【机器学习基础】 | 各种梯度下降优化算法回顾和总结

编程算法机器学习深度学习神经网络人工智能

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。

2021-10-11

1K0

神经网络的可解释性综述！

决策树图像处理神经网络机器学习深度学习

Interpretability (of a DNN) is the ability to provide explanations in understandable terms to a human. F Doshi-Velez & B Kim, 2017

2021-07-29

3980

关于决策树，你一定要知道的知识点！

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

不同于逻辑回归把所有因素加权求和然后通过Sigmoid函数转换成概率进行决策，我们会依次判断各个特征是否满足预设条件，得到最终的决策结果。例如，在购物时，我们会依次判断价格、品牌、口碑等是否满足要求，从而决定是否购买。

2021-07-28

9540

机器学习：不能只靠数据

机器学习神经网络深度学习人工智能打包

在当前的人工智能研究社区，以数据为中心的方法占据了绝对的主导地位，并且这类方法也确实成就非凡，为语音识别、计算机视觉和自然语言处理等重要任务都带来了突破性的进展。即便如此，也一直有研究者在思考这类方法的不足之处以及其它方法的重要价值。近日，图灵奖获得者、著名计算机科学家和哲学家 Judea Pearl 发布了一篇短论文，从便利性、透明度、可解释性三个角度谈了他对激进经验主义和机器学习研究的思考。

2021-07-28

3700

如何利用AI识别口罩下的人脸？

https 网络安全机器学习深度学习人工智能

作者 | Lukas Koucky、Jan Maly 译者 | 王强策划 | 凌敏

2021-07-28

1.1K0

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