暂无搜索历史
数据归一化是一种预处理步骤,就是想要将不同尺度和数值范围的数据转换到统一的尺度上。
在不平衡数据集中,某些类别的样本数量远多于其他类别,这会导致模型更倾向于预测多数类,而忽略少数类。
这几天,社群有位同学在基础机器学习算法岗工作了两年后,想要跳槽。最近面试了大概有20天左右时间了。
对其中的核心内容进行了整理,大家看再看一眼,今儿和大家分享的是第二部分内容的讲解~
这段时间,很多人问到关于论文中的一些图是怎么画出来的,如果一笔一笔的去画,不精美不说,要耗费太长时间。
也毫无疑问,Pytorch的同学以压倒性的话语权霸屏。其实无论使用哪种框架,适合自己适合项目是最合适的。
说起Adaboost,它的全称是Adaptive Boosting,是一种机器学习元算法,目标就是通过结合多个弱分类器来创建一个强分类器。
XGBoost,全称为 eXtreme Gradient Boosting,是一种优化的分布式梯度提升库,设计用于高效、灵活和可移植的机器学习模型。
今天总结了一些关于「卷积神经网络」的经典论文分享给大家,希望可以给大家发论文提供一些灵感。
其中,X是特征数据,y是目标数据,test_size是测试集的比例(可以是0到1之间的值),random_state是随机种子,用于保证每次划分的结果一致。
ARMA提出了一种新颖的图神经网络(GNN)模型,旨在解决动态图预测中的问题。动态图是指随着时间推移,图中的节点和边关系会发生变化的情况。这种动态性带来了挑战,...
那从今天开始,我预计会陆陆续续出一些内容,来论述各个算法的基础核心点,大家感兴趣可以关注起来。
在机器学习中,有一项很重要的概念,那就是:过拟合(Overfitting)和欠拟合(Underfitting)。
我觉得,任何事情,不经历整个过程,就无法理解每件事的价值和意义。无论是读博士、还是硕士、本科等等。不仅是学术学业上的修行,更是一种社会认可和信任的基础。
今天看到一个帖子,说是商汤面试的氛围很好,面试的内容很仔细,而且整体下来的效率非常高。
20 亿参数的 Octopus v2 可以在智能手机、汽车、个人电脑等端侧运行,在准确性和延迟方面超越了 GPT-4,并将上下文长度减少了 95%。此外,Oct...
在机器学习和统计学中,经常需要评估样本数据是否来自于某个已知分布。传统的方法往往需要在非常大的数据集上进行计算,导致计算成本高昂,尤其是在高维数据的情况下。为了...
AlexNet是深度学习领域的一个重要里程碑,其论文全名为"ImageNet Classification with Deep Convolutional Ne...
论文标题:DrivingGaussian: Composite Gaussian Splatting for Surrounding Dynamic Auton...
EMAGE 研究论文包含 BEAT2 与 EMAGE 两部分。用户可以自定义动作的输入,在接受预定义的时序与空间的动作输入方面具有灵活性,最终可生成完整的、与音...
暂未填写公司和职称
暂未填写学校和专业
暂未填写个人网址