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这 725 个机器学习术语表,太全了!

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超详细图解Self-Attention的那些事儿

来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/410776234

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实践教程:CNN调优总结

使用没有 batchnorm 的 ELU 非线性或者有 batchnorm 的 ReLU。

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CNN网络结构的发展(最全整理)

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...

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熬了一晚上,我从零实现了Transformer模型,把代码讲给你听

来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/411311520

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安利 3 个 pandas 数据探索分析神器!

EDA是数据分析必须的过程,用来查看变量统计特征,可以此为基础尝试做特征工程。东哥这次分享3个EDA神器,其实之前每一个都分享过,这次把这三个工具包汇总到一起来...

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3W 字!Python 操作 Excel 报表自动化指南!

来源:https://blog.csdn.net/u014779536/article/details/108182833

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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。

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李沐:用随机梯度下降来优化人生!

李沐大神最近在知乎上发表了一篇文章,用做数据科学的角度来理解人生,看完还是有些个人启发的,给大家分享一下。

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一起揭开 PySpark 编程的神秘面纱

在开始讲解PySpark程序启动原理之前,我们先来了解一下Spark的一些概念和特性。

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我利用这几个神器来拯救自己奇丑无比的 python代码

Jupyter notebook的代码要想写得规范,推荐用Code prettify插件。

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数仓:如何使用RFM模型进行用户分层?

在适当、有效的商务智能环境中,数据分析的质量必须得到保障。而确保数据分析质量的第一步就是根据问题需求从海量数据中提炼出真正所需的数据,因为这是发挥数据价值很重要...

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17 个机器学习的常用算法!

在监督式学习下,输入数据被称为“训练数据”,每组训练数据有一个明确的标识或结果,如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”,对手写数字识别中的“1“,”2“...

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拉通对齐 梳理Kaggle竞赛组合拳!

参加Kaggle竞赛往往都需要较多的步骤,对于小白同学,完成完成所有的步骤是一件非常困难的事情。

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Logistic Regression:最基础的神经网络

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...

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电商用户复购实战:图解 pandas 的移动函数 shift

又到周末了,东哥赠送5本机器学习的书《机器学习线性代数基础 Python语言描述》,内容非常赞,推荐入手。老样子,免费包邮送出去5本,参与方式见文末~

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机器学习概率基础:除了偏度、峰度还有矩量母函数

本篇介绍随机变量和概率分布的基本概念,以及有关概率分布的一些简单统计量,它们构成了概率和统计的基础知识。

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风控中必做的数据分析

我的观点是风控和其他互联网业务都是互通的,本文介绍下风控中必做的数据分析,用以说明数据分析是一通百通的。

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68 个Python内置函数,你用过几个?

内置函数就是Python给你提供的,拿来直接用的函数,比如print.,input等。

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机器学习:超参自动优化方法总结

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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