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如何避免机器学习陷阱：一份给研究员的指南（2） How to avoid machine learning pitfalls: a guide for academic researchers

上文：如何避免机器学习陷阱：一份给研究员的指南（1）如何避免机器学习陷阱：一份给研究员的指南（2）Howtoavoidmachinelearningpitfalls:aguideforacademicresearchersMichaelA.Lones

不要冷饭·2021-08-17 09:11

如何避免机器学习陷阱：一份给研究员的指南（1） How to avoid machine learning pitfalls: a guide for academic researchers

如何避免机器学习陷阱：一份给研究员的指南（1）Howtoavoidmachinelearningpitfalls:aguideforacademicresearchersMichaelA.

不要冷饭·2021-08-16 15:00

模型可解释性

·2021-08-11 15:12

《深度卷积神经网络原理与实践》笔记第一章机器学习基础

本笔记是依据周浦城等教授编著的《深度卷积神经网络原理与实践》的个人笔记（Version：1.0.2）整理作者：sq_csl第一章机器学习基础1.1机器学习概述1.1.1概念概念ML（MachineLearning

sq_csl·2021-08-08 15:40

TensorFlow随笔(一)

Inmachinelearning,toimprovesomethingyouoftenneedtobeabletomeasureit.TensorBoardisatoolforprovidingthemeasurementsandvisualizationsneededduringthemachinelearningworkflow.Itenablestrackingexperimentmetr

·2021-08-07 20:42

Machine Learning in Action 读书笔记---第4章基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

MachineLearninginAction读书笔记第4章基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯文章目录MachineLearninginAction读书笔记一、基于贝叶斯决策理论的分类方法1.朴素贝叶斯2

dongyuyuu·2021-08-04 16:46

Introduction to the Keras Tuner

OverviewTheKerasTunerisalibrarythathelpsyoupicktheoptimalsetofhyperparametersforyourTensorFlowprogram.Theprocessofselectingtherightsetofhyperparametersforyourmachinelearning

·2021-07-31 23:19

Text classification with TensorFlow Hub: Movie reviews

Thisnotebookclassifiesmoviereviewsaspositiveornegativeusingthetextofthereview.Thisisanexampleofbinary—ortwo-class—classification,animportantandwidelyapplicablekindofmachinelearningproblem.Thetutoriald

·2021-07-31 20:29

Tensorflow日常随笔(一)

TensorFlowisanend-to-endopensourceplatformformachinelearningTensorFlowmakesiteasyforbeginnersandexpertstocreatemachinelearningmodels.Seethesectionsbelowtogetstarted.https

·2021-07-31 17:21

浅谈树模型与集成学习-从决策树到GBDT

引言神经网络模型，特别是深度神经网络模型，自AlexNet在ImagenetChallenge2012上的一鸣惊人，无疑是MachineLearningResearch上最靓的仔，各种进展和突破层出不穷

·2021-07-29 20:13

机器学习2021李宏毅-学习笔记-第一集

机器学习2021李宏毅_学习笔记_第一集机器学习基本概念简介MachineLearningDifferentTypesofFunctionsHowtoFindtheFunctionToModifytheModelModelBias

不废江河954·2021-07-28 15:29

机器学习的持续交付-CD4ML

机器学习的持续交付-CD4ML端到端自动化构建部署机器学习应用原文：ContinuousDeliveryforMachineLearning-CD4ML关键字：持续部署、持续交付、机器学习、CD4ML作者

·2021-07-27 20:04

机器学习的持续交付-CD4ML 端到端自动化构建部署机器学习应用

机器学习的持续交付-CD4ML端到端自动化构建部署机器学习应用原文：ContinuousDeliveryforMachineLearning-CD4ML关键字：持续部署、持续交付、机器学习、CD4ML作者

周冠龙·2021-07-26 18:23

Swin-UNet：基于纯 Transformer 结构的语义分割网络

VisualTransformerAuthor：louwillMachineLearningLab自从Transformer被引入计算机视觉以来，催生了大量相关研究与应用。

louwill12·2021-07-25 16:00

李宏毅《深度学习》（一）

人工智能的浪潮正在席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们耳边：人工智能（ArtificialIntelligence）、机器学习（MachineLearning）、深度学习（DeepLearning）。

爱读Paper的Toby·2021-07-14 23:40

机器学习系统设计的算法评估与误差分析

本文是coursera上吴恩达老师的machinelearning课程第六周的个人笔记，如果有幸被同好看到，可以在留言中指出我的问题或者一起讨论！

抹茶口味注心饼干·2021-06-26 11:05

colormap

ProgrammingExercise3:Multi-classClassificationandNeuralNetworksMachineLearning1、colormap(map)将当前图窗的颜色图设置为

庵下桃花仙·2021-06-25 14:48

如何自定义深度学习神经网络

前言深度学习(DL,DeepLearning)是机器学习(ML,MachineLearning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI,ArtificialIntelligence

烨枫_邱·2021-06-25 09:16

Machine Learning - Andrew Ng 笔记(8)

Largescalemachinelearning回想之前学过的所有机器学习算法,大致的步骤如下:1.定义hypothesis和costfunction2.求gradientdescent3.minimizecostfunction

nafoahnaw·2021-06-24 08:23

代写Machine Learning作业、代做R/Python编程设计作业、代写R/Python实验作业、代做linear作业帮做Haskell程序|代做Ja

AssignmentMachineLearningDue:March26that11:59PMProblem1[30%]Inthisproblem,wewillestablishsomebasicpropertiesofvectorsandlinearfunctions

kediezhi·2021-06-24 07:55

策略产品的工作全流程

从刚开始规则居多，到后面使用到一些MachineLearning、DeepLearning的模型。最近得一点空总结下策略PM的工作全流程，以及各个节点应该注意的一些点，多

hooly·2021-06-23 21:15

白帽札记·2021-06-23 09:26

机器学习入门之泰坦尼克号生存预测（附测试数据集）

逼格高高的，附网址：Titanic:MachineLearningfromDisaster|Kaggle1912年4月15日，在首次航行期间，泰坦尼克号撞上冰山后沉没，2224名乘客和机组人员中有1502

本宝宝天然萌·2021-06-23 07:26

在线资料和工具

Forecasting:PrinciplesandPractice算法CS168:TheModernAlgorithmicToolboxORIE6300:MathematicalProgrammingI机器学习MachineLearning-Stanfor

胡拉哥·2021-06-22 20:02

利器中的利器：深度学习的实战要点

常见参数：学习率（learningrate）批量大小（batchsize）动量（momentum）权重衰减（weightdecay）基础背景知识：深度学习(DL,DeepLearning)是机器学习(ML,MachineLearning

丽华问答机器人·2021-06-22 13:42

AI&UX 资料清单

课程Google:人工智能公开课莫烦机器学习李宏毅机器学习GoogleMachineLearningCrashCoursefast.ai吴恩达Coursera深度学习&机器学习亚马逊机器学习课程etc.

adi0229·2021-06-22 03:19

最全的机器学习资料

原文机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

城市中迷途小书童·2021-06-22 00:57

【Note】MV-机器学习系列之有趣的机器学习

一、机器学习方法1、机器学习MachineLearning通常来说，机器学习的方法包括：监督学习supervisedlearning有数据和标签的学习方法。大家熟悉的神经网络即为监督学习的方式。

火禾子_·2021-06-21 16:25

机器学习为恶意软件加密流量的分类:考虑有噪音的标签和非平稳性

来源：《MachineLearningforEncryptedMalwareTrafficClassification：AccountingforNoisyLabelsandNon-Stationarity

Threathunter·2021-06-21 16:41

COMPSCI 361 Machine Learning 重点解析

THEUNIVERSITYOFAUCKLANDSEMESTERONE2020Campus:CityCOMPUTERSCIENCEMachineLearningNOTE:ThisFinalAssessmentisoutof100marks.AttemptALLquestions.YouwillneedtoputyouranswersintotheAnswerBookletandsaveitasapd

·2021-06-21 15:15

2019-01-30 照片OCR技术

照片OCR技术中的应用历史涉及3个部分：1.一个复杂的机器学习系统是如何被组合起来的2.机器学习流水线（machinelearningpipeline）的有关概念以及在决定下一步做什么时如何分配资源3.

奈何qiao·2021-06-21 02:18

在Jupyter中使用TensorFlow

基于Windows10系统问题描述用Jupyternotebook学习MachineLearning要用到TensorFlow，但是在anaconda的base环境中一直安装不上TensorFlow，原因尚不知

ACphart·2021-06-19 19:44

图神经网络04-图与图学习（下）

在中篇中，我们了解了图机器学习（GML：GraphMachineLearning）。下面，终于到了这个前置教程的重头戏，图神经网络（GraphNeuralNetworks）。

致Great·2021-06-18 22:02

论文笔记：Accurate Causal Inference on Discrete Data

小白准备讨论班而看的论文，《CausalityforMachineLearning》太长了有空再看着玩吧。

ViviranZ·2021-06-16 21:18

Logistic Regression

本文主要参考AndrewNg老师的MachineLearning公开课，并用《机器学习实战》中的源码实现。

小眼大神·2021-06-14 22:54

机器学习专业术语 ML Terminology

MachineLearning:SupervisedLearning监督学习UnsupervisedLearning非监督学习Semi-supervisedLearning半监督学习ReinforcementLearning

Lucien_Liu·2021-06-14 20:12

深入浅出机器学习中的几个概念最小二乘最大似然熵交叉熵

最近在学习coursera上的斯坦福andraw的课程machinelearning机器学习。对于课程中假设函数、代价函数为什么那样构造很费解。

lemonyk·2021-06-14 06:16

tensorflow学习心得

机器学习的原理学了不少，所以利用python基本上也可以handleMachineLearning的东西，但是后来发现ML取得的成绩并不是很好，所以说我开始在有着机器学习的基础上去研究deeplearning

栽生物坑里的信息汪·2021-06-12 12:14

【译文】10本免费必读的机器学习和数据科学书籍

原文标题：Another10FreeMust-ReadBooksforMachineLearningandDataScience原文链接：https://www.kdnuggets.com/2019/03

等花花不开·2021-06-11 11:03

通过python实现发送邮件

有时在做MachineLearningmodel训练需要很长时间，尤其是进入深度学习热的当下，更是如此。

Michael_zmh·2021-06-10 08:07

《基于深度学习的自然语言处理》pdf

book.jpg深度学习(DL,DeepLearning)是机器学习(ML,MachineLearning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI,ArtificialIntelligence

牙哥·2021-06-10 03:36

Machine Learning基础：Bias（偏差）、Error（误差）和Variance（方差）

MachineLearning基础：Bias（偏差）、Error（误差）和Variance（方差）首先明确一点，Bias和Variance是针对Generalization（一般化，泛化）来说的。

肥了个大西瓜·2021-06-10 01:06

1. Introduction

之所以有这个想法想分享自己所学习的知识，是因为一个很喜欢的导师说过：检验学习是否真的掌握并应用的方式是分享所以这是第一篇学习MachineLearning(AndrewNg)尝试的分享篇~Definition

JustDreamFly·2021-06-09 23:04

解决不均衡分类问题的框架

原文地址：https://machinelearningmastery.com/framework-for-imbalanced-classification-projects/#comment-525938

赵玮_4c07·2021-06-09 19:59

week1.2 Who we are

CarlosGuestrin(gentleman)AmazonProfessorofMachineLearninginComputerScience.GotundergraduatedegreeifromUniversityofSaoPauloinBrazil.GotPhDfromStanfordincomputerscience.Workinginmachinelearningforalongt

爱跑步的coder·2021-06-09 17:57

MTH 496作业代做、Machine Learning作业代写、代做Python实验作业、Python编程设计作业调试代写Python编程|帮做C/C++编

Homework3MTH496–MachineLearningDuedate:Mar.27th,2019(1problems/1page)1ProgrammingHomeworkNoteWriteyourcodesinJupyternotebookformat.EachproblemisinaseparatenotebookandsubmitallofthemviaadropboxinD2L.Ma

omy8564·2021-06-09 02:30

什么是人工智能、机器学习和深度学习

一、概念整体介绍人工智能（ArtificialIntelligence）机器学习（MachineLearning）：一种实现人工智能的方法深度学习（DeepLearning）：一种实现机器学习的技术三者的关系图人工智能分类

Groooovvve·2021-06-08 17:44

可解释的机器学习

原文标题|InterpretableMachineLearning作者|ParulPandey译者|intelLigenJ（算法工程师）、鸢尾编辑|王立鱼原文链接：https://towardsdatascience.com

AI研习社·2021-06-08 12:42

机器学习 Week1 —— 线性回归，梯度下降

自学机器学习，我选择的是吴恩达在Coursera上的公开课MachineLearning，学了课程中的两个星期，发现讲得比较明白易懂，连微积分、矩阵都会补充一下基础知识。

Hardy_·2021-06-08 12:32

[翻译]处理样本不均衡的8个方法

本文主要翻译自8TacticstoCombatImbalancedClassesinYourMachineLearningDataset.当某一类别的数据量远大于另一类别的样本数量时，我们就称其样本不均衡

井底蛙蛙呱呱呱·2021-06-07 23:58

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