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2022年12月

• 12.14 17:06:41
  发表了文章 2022-12-14 17:06:41

  DevOps与机器学习的集成：使用Jenkins自动调整模型的超参数（二）

  DevOps与机器学习的集成：使用Jenkins自动调整模型的超参数（二）

  
• 12.14 17:05:34
  发表了文章 2022-12-14 17:05:34

  DevOps与机器学习的集成：使用Jenkins自动调整模型的超参数（一）

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• 12.14 17:02:15
  发表了文章 2022-12-14 17:02:15

  15个能使你工作效率翻倍的Jupyter Notebook的小技巧（二）

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• 12.14 17:00:45
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  15个能使你工作效率翻倍的Jupyter Notebook的小技巧（一）

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• 12.14 16:58:05
  发表了文章 2022-12-14 16:58:05

  机器学习中评估分类模型性能的10个重要指标（二）

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• 12.14 16:56:18
  发表了文章 2022-12-14 16:56:18

  机器学习中评估分类模型性能的10个重要指标（一）

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• 12.14 16:54:26
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  在Python中用Seaborn美化图表的3个示例

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• 12.14 16:52:43
  发表了文章 2022-12-14 16:52:43

  自动美化你的Matplotlib ，使用Seaborn控制图表的默认值（二）

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• 12.14 16:51:38
  发表了文章 2022-12-14 16:51:38

  自动美化你的Matplotlib ，使用Seaborn控制图表的默认值（一）

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• 12.14 16:50:16
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  为什么中位数（大多数时候)比平均值好

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• 12.14 16:48:17
  发表了文章 2022-12-14 16:48:17

  使用PyTorch手写代码从头构建完整的LSTM（二）

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• 12.14 16:46:18
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  使用PyTorch手写代码从头构建完整的LSTM（一）

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• 12.14 16:44:20
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  条件变分自动编码器CVAE：基本原理简介和keras实现

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• 12.14 16:43:02
  发表了文章 2022-12-14 16:43:02

  权重衰减== L2正则化?（二）

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• 12.14 16:41:23
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  权重衰减== L2正则化?（一）

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• 12.14 16:40:21
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  1D卷积入门：一维卷积是如何处理数字信号的

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• 12.14 16:33:31
  发表了文章 2022-12-14 16:33:31

  多元线性回归的模型解释、假设检验、特征选择（二）

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• 12.14 16:32:23
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  多元线性回归的模型解释、假设检验、特征选择（一）

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• 12.14 16:30:09
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  AI如何能比人类的眼睛看得更清楚？通俗的解释卷积神经网络

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• 12.14 16:29:07
  发表了文章 2022-12-14 16:29:07

  Python手写强化学习Q-learning算法玩井字棋

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• 12.14 16:28:08
  发表了文章 2022-12-14 16:28:08

  通过Ti-One机器学习平台玩转2020腾讯广告算法大赛：数据预处理（三）

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• 12.14 16:26:25
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  通过Ti-One机器学习平台玩转2020腾讯广告算法大赛：数据预处理（二）

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• 12.14 16:24:55
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  通过Ti-One机器学习平台玩转2020腾讯广告算法大赛：数据预处理（一）

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• 12.14 10:06:24
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  基于Vision Transformers的文档理解简介

  文档理解是从pdf、图像和Word文档中提取关键信息的技术。这篇文章的目标是提供一个文档理解模型的概述。

  
• 12.13 22:11:32
  发表了文章 2022-12-13 22:11:32

  Python和R之间转换的基本指南：使用Python或R知识来有效学习另一种方法的简单方法

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• 12.13 22:05:51
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  使用Python线性回归预测Steam游戏的打折的幅度（二）

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• 12.13 22:00:59
  发表了文章 2022-12-13 22:00:59

  使用Python线性回归预测Steam游戏的打折的幅度（一）

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• 12.13 21:58:04
  发表了文章 2022-12-13 21:58:04

  来自G胖的微笑：使用python监督学习预测Steam游戏打折的概率（二）

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• 12.13 21:54:26
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  推荐系统为什么使用稀疏矩阵？如何使用python的SciPy包处理稀疏矩阵（二）

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• 12.13 21:53:07
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  推荐系统为什么使用稀疏矩阵？如何使用python的SciPy包处理稀疏矩阵（一）

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• 12.13 21:05:24
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  为什么LSTM看起来那么复杂，以及如何避免时序数据的处理差异和混乱（二）

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• 12.13 21:04:20
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  为什么LSTM看起来那么复杂，以及如何避免时序数据的处理差异和混乱（一）

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• 12.13 21:03:05
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  深度科普：What the f，机器学习中的“ f”到底是什么（二）

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• 12.13 21:01:25
  发表了文章 2022-12-13 21:01:25

  深度科普：What the f，机器学习中的“ f”到底是什么（一）

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