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精选开源项目处理数据检测卫星图像生成模型

文末免费送电子书:七月在线干货组最新 升级的《2021最新大厂AI面试题》免费送! 项目一:fmriprep 用于预处理各种 fMRI 数据的易用pipeline fMRIPrep 是一种功能性磁共振成像 (fMRI) 数据预处理管道,旨在提供易于访问的、最先进的接口,该接口可对扫描采集协议的变化非常可靠,并且需要最……

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全面总结机器学习经典书相关资料全面总结中文译本官方代码课程视频学习笔记等等

今天给大家推荐一本机器学习、深度学习的人都应该听说过一本经典教材:《Pattern Recognition and Machine Learning》,中文译名《模式识别与机器学习》,简称 PRML。出自微软剑桥研究院实验室主任 Christopher Bishop 大神之手。对,就是豆瓣评分 9.5 的这本书。可能之前你看过其他公众号有分享过,不过不要着急,本推文更……

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机器学习与深度学习常见面试题上

导言 一年一度的校园招聘已经开始了,为了帮助参加校园招聘、社招的同学更好的准备面试,SIGAI整理出了一些常见的机器学习、深度学习面试题。理解它们,对你通过技术面试非常有帮助,当然,我们不能只限于会做这些题目,最终的目标是真正理解机器学习与深度学习的原理、应用。 1 比较Boostin……

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逻辑回归模型融合原理详解与实战

来源: Datawhale干货 作者:吴忠强,东北大学,Datawhale成员 一、GBDT+LR简介 协同过滤和矩阵分解存在的劣势就是仅利用了用户与物品相互行为信息进行推荐, 忽视了用户自身特征, 物品自身特征以及上下文信息等,导致生成的结果往往会比较片面。而这次介绍的这个模型是2014年……

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随机森林概述

在SIGAI之前的公众号文章“大话AdaBoost算法”中我们介绍了集成学习的思想以及Boosting算法,今天的文章中我们将为大家介绍另外一种集成学习算法-随机森林。随机森林由多棵决策树组成,采用多棵决策树联合进行预测可以有效提高模型的精度。这些决策树用对训练样本集随机抽样构造……

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我们该如何学习机器学习中的数学

数学在机器学习中非常重要,不论是在算法上理解模型代码,还是在工程上构建系统,数学都必不可少。通常离开学校后很难有机会静下心学习数学知识,因此我们最好能通过阅读小组或读书会等形式营造环境,并专注学习那些在实践中常常需要用到的数学知识。 数学达到什么水平才可以开始机器学习?人们并不清楚……

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上的用命名实体识别任务来解释损失函数

英文原文 翻译地址 回顾 在 前一节 中,我们知道 CRF 层可以从训练数据集中学习一些约束,以确保最终预测的实体标签序列是有效的。 约束条件可以是: 句子中第一个单词的标签应该以“B-”或“O”开头,而不是“I-” “B-label1 I-label2 I-label3 I-…”,在这个模式中,label1、label2、label3……

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从损失函数的角度详解机器学习算法之逻辑回归

源 | 机器学习算法全栈工程师 ID:Jeemy110 作者:章华燕 逻辑回归详解 分类是监督学习的一个核心问题,在监督学习中,当输出变量Y取有限个离散值时,预测问题便成为分类问题。这时,输入变量X可以是离散的,也可以是连续的。监督学习从数据中学习一个分类模型或分类决策函数,称为分类器(cl……

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算法解析及实现

原文地址: https://www.cnblogs.com/wkang/p/9657032.html 1. GBDT + LR 是什么 本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型,所以可以用来解决二分类问题。这个方法出自于Facebook 2014年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook 。 2. GBDT + LR 用在哪 GBDT+LR 使用最广泛的场景是CTR点击率预估,即预测当给用户推送的广告会不会被用户点击。……

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京东线性模型的重构与优化实践

分享嘉宾:郑瑞峰 京东 资深算法专家 编辑整理:乔伊 51job 出品平台:DataFunTalk 导读: 随着机器学习乃至深度学习的火热发展,Spark家族中的Spark-ML频频出圈。Spark-ML是基于Spark Core与Spark SQL的机器学习库。因为其简单易用而被广泛应用于离线批处理的训……

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