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Python进阶之路

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三院院士 Michael I. Jordan 指出：大模型在两个方向仍需 “努力“，补充过度自信问题和逆转诅咒问题

机器学习量化模型数据原理

三院院士 Michael I. Jordan 指出：大模型在两个方向仍需 “努力“

2024-05-25

1160

介绍 Gradio 与 Hugging Face

开源服务工具模型机器学习

我们可以使用 Gradio 库为我们的模型构建演示。Gradio 允许您完全使用 Python 为任何机器学习模型构建、自定义和共享基于 Web 的演示。使机器学习模型变得可交互和易于使用。

2024-05-25

2650

全面整理！机器学习常用的回归预测模型（表格数据）

模型数据机器学习表格函数

线性回归是一种线性模型，通过特征的线性组合来预测连续值标签。线性回归通过拟合系数

2024-05-25

2K0

了解机器学习/深度学习常用的框架、工具

机器学习深度学习工具框架模型

scikit-learn 官方文档：https://scikit-learn.org/stable/#

2024-05-25

1.2K0

一文理解机器学习三要素

模型数据算法机器学习函数

机器学习，作为人工智能的重要分支，使计算机能够通过数据自动学习并不断优化模型，以提高预测和决策的准确性和效率。机器学习方法可以概述如下：

2024-05-25

6120

L1 和 L2 正则的区别，从梯度的角度来解释

优化机器学习函数模型数学

L1 和 L2 正则化是机器学习中常用的两种正则化方法，对于应对过拟合问题和提高模型泛化能力具有重要作用。

2024-05-25

5740

复习中心极限定理

数据分析基础数据统计机器学习

中心极限定理（Central Limit Theorem）是统计学中的核心理论，指出当独立随机变量的样本量足够多时，它们的平均值将逐渐趋近于正态分布。它建立在大数定律和正态分布的基础上，通过数学推导和证明，解释了为什么当样本容量足够大时，样本均值的采样分布会趋近于正态分布。基于这一定理，我们能够通过样本的均值来估计总体均值。该理论在统计推断和假设检验中占据重要地位，使我们得以从样本数据中推断出总体的特性。

2024-05-25

940

Python 与机器学习，在服务器使用过程中，常用的 Linux 命令包括哪些？

python linux 服务器系统机器学习

本博客旨在分享在实际开发过程中，开发者需要了解并熟练运用的 Linux 操作系统常用命令。Linux 作为一种操作系统，与 Windows 或 MacOS 并驾齐驱，尤其在服务器和开发环境中占据重要地位。Linux 命令，简而言之，就是指导计算机执行特定操作的指令。

2024-05-25

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了解自动化机器学习 AutoML

模型数据自动化机器学习机器学习工具

自动化机器学习（AutoML）旨在自动化机器学习模型的开发流程，通过简化或去除需要专业知识的复杂步骤，让非专家用户也能轻松创建和部署机器学习模型。AutoML 的核心组件包括：数据预处理、特征工程、模型选择、模型训练与超参数优化以及模型部署与推理。

2024-05-25

3420

一文全面了解 Kaggle 平台：数据科学和机器学习的理想之地

数据科学机器学习企业 kaggle 数据

数据科学（Data Science）领域，Kaggle 可以称得上是一座人人都想挑战的高峰。Kaggle 是一个国际知名的数据科学竞赛平台，由 Anthony Goldbloom 和 Ben Hamner 于 2010 年在墨尔本创立，并在 2017 年被 Google 收购，现为 Google Cloud 的一部分。Google 此举旨在提升 Google 在数据科学和机器学习领域的影响力，并扩大 Google Cloud 业务。Google 的收购并没有改变 Kaggle 作为独立平台的运作，但为其提供了更多资源和合作机会。

2024-05-25

3.2K0

从少数示例中泛化：介绍小样本学习（Few-shot Learning，FSL）

机器学习论文模型数据算法

论文题目：Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-shot Learning（ACM Computing Surveys，中科院 1 区）

2024-05-25

7670

从概率角度出发，对交叉熵和 KL 散度进行分析和推导

数据性能机器学习模型事件

交叉熵是一个衡量两个概率分布之间差异的指标。在机器学习中，这通常用于衡量真实标签的分布与模型预测分布之间的差异。对于两个概率分布

2024-05-25

2430

思维链（CoT）提出者 Jason Wei：关于大语言模型的六个直觉

机器学习人工智能模型数据性能

🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/

2023-12-09

5580

AI 应用研究 “淹没” 基础研究现象明显，应加强人工智能机器学习的基础研究

机器学习人工智能基础模型算法

从下棋的 AlphaGo 到预测蛋白质结构的 AlphaFold，从画画的 DALL·E 2 到聊天的 ChatGPT，这些或曾红极一时，或正风头正盛的 AI 模型们，正一步一步将人类幻想中的未来推到了眼前。

2023-04-04

4310

工程师成长到最后，最重要的到底是什么？

机器学习工程师工作连接模型

文章目录一、前言二、主要内容三、总结 🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/ ---- 一、前言工程师成长到最后最重要的到底是什么？原文来源：https://chinese.catchen.me/2023/02/engineer-career-growth-endgame.html。这篇文章讨论了一个关于工程师成长的问题，即工程师成长到最后最重要的是什么。对于新人来说，他们往往认为自己需要更多的知识才能变得更加优秀。然而，随着时间的推移，“隐性知识”

2023-03-24

2510

用 ChatGPT 辅助学好机器学习

机器学习 tensorflow python pytorch sdn

文章目录一、前言二、主要内容 🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/ ---- 一、前言探索更高效的学习方法可能是有志者共同的追求，用好 ChatGPT，先行于未来。 📷 作为一个人工智能大语言模型，ChatGPT 可以在帮助初学者学习和实践机器学习方面发挥重要的作用。以下是一些 ChatGPT 可以做的事情：提供基础知识：ChatGPT 可以回答关于机器学习的基本问题，例如什么是有监督学习、无监督学习、强化学习等等。初学者可以通过与 ChatGPT

2023-03-20

7270

Python 实用技能 RAPIDS | 利用 GPU 加速数据科学工作流程

大数据 scikit-learn 机器学习神经网络

CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/

2022-12-25

2.2K0

深度森林deep-forest | ImportError: cannot import name ‘_joblib_parallel_args‘ from ‘sklearn.utils.fixes‘

scikit-learn 机器学习神经网络深度学习人工智能

实践深度森林算法（deep-forest），安装了相应的模块，但是在调用的时候，scikit-learn 中的函数一直报错，遇到报错如下：

2022-10-04

1K0

属性分解 GAN 复现实现可控人物图像合成

机器学习神经网络深度学习人工智能 github

论文介绍：Controllable Person Image Synthesis with Attribute-Decomposed GAN

2022-06-25

2.2K1

机器学习自学成才的十条戒律

机器学习神经网络深度学习人工智能

在机器学习技能自学成才的过程中，我们必须对自身的教育和启蒙负责。本文列出了十条不应掉以轻心的戒律。前车之鉴，后车之师。

2022-06-25

2000

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