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2022年06月
06.07
15:27:47
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2022-06-07 15:27:47
一文搞定深度学习建模预测全流程(Python)(下)
一文搞定深度学习建模预测全流程(Python)
06.07
15:25:41
发表了文章
2022-06-07 15:25:41
一文搞定深度学习建模预测全流程(Python)(上)
本文详细地梳理及实现了深度学习模型构建及预测的全流程,代码示例基于python及神经网络库keras,通过设计一个深度神经网络模型做波士顿房价回归预测。主要依赖的Python库有:keras、scikit-learn、pandas、tensorflow(建议可以安装下anaconda包,自带有常用的python库)
06.07
15:21:03
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2022-06-07 15:21:03
一文概览神经网络优化算法
一文概览神经网络优化算法
06.07
15:18:34
发表了文章
2022-06-07 15:18:34
一文深层解决模型过拟合
一文深层解决模型过拟合
06.07
15:15:39
发表了文章
2022-06-07 15:15:39
神经网络学习到的是什么?(Python)
神经网络(深度学习)学习到的是什么?一个含糊的回答是,学习到的是数据的本质规律。但具体这本质规律究竟是什么呢?要回答这个问题,我们可以从神经网络的原理开始了解。
06.07
15:13:02
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2022-06-07 15:13:02
一文概览神经网络模型
一般的,神经网络模型基本结构按信息输入是否反馈,可以分为两种:前馈神经网络和反馈神经网络。
06.07
15:10:39
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2022-06-07 15:10:39
神经网络拟合能力的提升之路(Pyhton)
本文侧重于模型拟合能力的探讨。过拟合及泛化能力方面下期文章会专题讨论。 原理上讲,神经网络模型的训练过程其实就是拟合一个数据分布(x)可以映射到输出(y)的数学函数 f(x),而拟合效果的好坏取决于数据及模型。 那对于如何提升拟合能力呢?我们首先从著名的单层神经网络为啥拟合不了XOR函数说起。
06.07
15:08:56
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2022-06-07 15:08:56
一文概括样本不均衡方法(Python)
数据、算法、算力是人工智能发展的三要素。数据决定了Ai模型学习的上限,数据规模越大、质量越高,模型就能够拥有更好的泛化能力。然而在实际工程中,经常有数据量太少(相对模型而言)、样本不均衡、很难覆盖全部的场景等问题,解决这类问题的一个有效途径是通过数据增强(Data Augmentation),使模型学习获得较好的泛化性能。
06.07
15:06:36
发表了文章
2022-06-07 15:06:36
一文讲透神经网络的激活函数
一文讲透神经网络的激活函数
06.07
14:45:25
发表了文章
2022-06-07 14:45:25
从神经元谈到深度神经网络
本文从神经元到逻辑回归模型结构,并将其扩展到深度深度网络模型。
06.07
14:42:50
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2022-06-07 14:42:50
一文全览机器学习建模流程(Python代码)
随着人工智能时代的到来,机器学习已成为解决问题的关键工具。我们接下来会详细介绍机器学习如何应用到实际问题,并概括机器学习应用的一般流程。
06.07
14:38:39
发表了文章
2022-06-07 14:38:39
一文速览机器学习的类别(Python代码)
一文速览机器学习的类别(Python代码)
06.07
14:35:50
发表了文章
2022-06-07 14:35:50
一篇白话机器学习概念
一篇白话机器学习概念
06.07
14:33:54
发表了文章
2022-06-07 14:33:54
异常检测算法速览(Python代码)
异常检测算法速览(Python代码)
06.07
14:31:34
发表了文章
2022-06-07 14:31:34
分布式机器学习原理及实战(Pyspark)
分布式机器学习原理及实战(Pyspark)
06.07
14:28:49
发表了文章
2022-06-07 14:28:49
营销(羊毛党)反欺诈建模全流程
欺诈是用户主观、以非法占有为目的,采用虚构事实或隐瞒事实真相的方法,骗取他人财物或金融机构信用,破坏金融管理秩序的行为。
06.07
14:26:00
发表了文章
2022-06-07 14:26:00
半监督算法概览(Python)
现阶段写作计划会对各类机器学习算法做一系列的原理概述及实践,主要包括无监督聚类、异常检测、半监督算法、强化学习、集成学习等。
06.07
14:23:24
发表了文章
2022-06-07 14:23:24
Python数据分析指南(全)
数据分析是通过明确分析目的,梳理并确定分析逻辑,针对性的收集、整理数据,并采用统计、挖掘技术分析,提取有用信息和展示结论的过程,是数据科学领域的核心技能。
06.07
14:19:10
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2022-06-07 14:19:10
一文归纳Ai数据增强之法
数据、算法、算力是人工智能发展的三要素。数据决定了Ai模型学习的上限,数据规模越大、质量越高,模型就能够拥有更好的泛化能力。然而在实际工程中,经常有数据量太少(相对模型而言)、样本不均衡、很难覆盖全部的场景等问题,解决这类问题的一个有效途径是通过数据增强(Data Augmentation),使模型学习获得较好的泛化性能。
06.07
14:16:40
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2022-06-07 14:16:40
一文归纳Ai调参炼丹之法
一文归纳Ai调参炼丹之法
06.07
14:15:03
发表了文章
2022-06-07 14:15:03
一文归纳Python特征生成方法(全)
创造新的特征是一件十分困难的事情,需要丰富的专业知识和大量的时间。机器学习应用的本质基本上就是特征工程。 ——Andrew Ng
06.07
14:03:33
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2022-06-07 14:03:33
Python特征选择(全)
机器学习中,特征选择是一个重要步骤,用以筛选出显著特征、摒弃非显著特征。
06.07
13:54:05
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2022-06-07 13:54:05
数据挖掘算法概要(Python)
数据挖掘是通过对大量数据的清理及处理以发现信息,并应用于分类,推荐系统,预测等方面的过程。
06.07
13:48:14
发表了文章
2022-06-07 13:48:14
一文贯穿信贷反欺诈全流程
一文贯穿信贷反欺诈全流程
06.07
13:46:27
发表了文章
2022-06-07 13:46:27
流失客户预测及营销方案(源码)
流失客户预测及营销方案(源码)
06.07
13:41:36
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2022-06-07 13:41:36
一文囊括序列预测方法(源码)
时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值,按时间先后顺序排列而形成的序列。典型的时间序列问题,例如股价预测、制造业中的电力预测、传统消费品行业的销售预测、客户日活跃量预测等等,本文以客户日活跃量预测为例。
06.07
13:40:03
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2022-06-07 13:40:03
一文详尽XGBOOST的前世今生
XGBOOST:简单来说是集成了很多个基学习器(如Cart决策树)的模型。它是集成学习的串行方式(boosting)的一种经典实现,是广泛应用在工业、竞赛上的一大神器。
06.07
13:36:18
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2022-06-07 13:36:18
程序员说模型过拟合的时候,说的是什么?
机器学习中,模型的拟合效果意味着对新数据的预测能力的强弱(泛化能力)。而程序员评价模型拟合效果时,常说“过拟合”及“欠拟合”,那究竟什么是过/欠拟合呢?什么指标可以判断拟合效果?以及如何优化?
06.07
13:33:59
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2022-06-07 13:33:59
Python机器学习算法入门指南(全)
机器学习 作为人工智能领域的核心组成,是计算机程序学习数据经验以优化自身算法,并产生相应的“智能化的”建议与决策的过程。
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机器学习特征工程的总结(全)(上)
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图神经网络从入门到入门(下)
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图神经网络从入门到入门(上)
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手把手带你Transformer图像分类
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关于大数据的完整讲解
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机器学习的学习经验总结!
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整理20个Pandas统计函数(上)
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