当前标签：机器学习

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docker run sqlfow xgboost demo
bonelee 2021-09-28 16:13 阅读:152 评论:0 推荐:0 编辑
SQLFlow——除了 Google 的 BigQueryML，微软基于 SQL Server 的 AI 扩展，以及 Teradata 的 SQL for DL 同样旨在连接 SQL 和 AI，让人工智能的应用变得像 SQL 一样简单
bonelee 2021-09-22 11:08 阅读:259 评论:0 推荐:0 编辑
小样本学习领域的几篇优秀文章解读——都是度量学习
bonelee 2021-07-06 21:12 阅读:1688 评论:0 推荐:0 编辑
用于对机器学习模型进行对抗性攻击、防御和基准测试的Python库：CleverHans 3.0.0
bonelee 2021-06-29 12:31 阅读:319 评论:0 推荐:0 编辑
RBF（径向基）神经网络——原来本质就是利用高斯核函数去做函数逼近，类似泰勒展开
bonelee 2021-06-02 19:25 阅读:11271 评论:0 推荐:1 编辑
深度学习之模型量化
bonelee 2021-05-18 16:49 阅读:5710 评论:0 推荐:1 编辑
域自适应学习是一种源任务和目标任务一样，但是源域和目标域的数据分布不一样，并且源域有大量的标记好的样本，目标域则没有（或者只有非常少的）有标记的样本的迁移学习方法——感觉和核函数类似
bonelee 2021-04-01 20:26 阅读:2058 评论:0 推荐:0 编辑
机器学习中的丑小鸭定理——世界上不存 在相似性的客观标准，是不是意味着如果从基因上去识别差异就没有差异，而人类只能做到主观的模糊论断？？？孪生网络无解？？？
bonelee 2021-02-27 12:13 阅读:944 评论:0 推荐:0 编辑
回头看PAC 学习理论——样本数+模型复杂度（参数个数） 在多项式时间内完成训练 感觉小样本学习是伪需求？？？
bonelee 2021-02-27 12:06 阅读:631 评论:0 推荐:0 编辑
贝叶斯网络——看来我要的是参数评估
bonelee 2021-01-22 11:53 阅读:2595 评论:0 推荐:0 编辑
贝叶斯网络——pgmpy 教程
bonelee 2021-01-22 11:43 阅读:11840 评论:1 推荐:1 编辑
贝叶斯网络python实战（以泰坦尼克号数据集为例，pgmpy库）
bonelee 2021-01-22 11:27 阅读:4532 评论:0 推荐:2 编辑
特征学习——特征工程自动化，无非类似CNN最后一层softmax前的输出层就是特征表征层，但那是分类器，如何用在无标注数据中是难点——word2vec对“上下文”距离建模来实现特征提取；此外，kernel mechine的结合相当于学习内核，即特征空间
bonelee 2021-01-05 15:03 阅读:233 评论:0 推荐:0 编辑
20年就GPT3+ AlphaFold——21年机器学习的风向
bonelee 2020-12-28 11:51 阅读:353 评论:0 推荐:0 编辑
深度森林gcForest模型
bonelee 2020-12-14 09:41 阅读:1921 评论:0 推荐:0 编辑
使用Apache Arrow助力PySpark数据处理——本质上是在内存中按照列式存储组织数据格式，以提升性能
bonelee 2020-12-03 22:31 阅读:1807 评论:0 推荐:0 编辑
LightGBM为什么比xgbost好？——选择梯度大(残差大)样本来进行特征分裂生成的树，借鉴了Adaboost的更改样本权重，错误的分类会更高权重对待
bonelee 2020-11-23 17:42 阅读:2089 评论:0 推荐:0 编辑
深度模型压缩技术在智能座舱方案的探索与实践——知识蒸馏 也是teacher student模型
bonelee 2020-11-04 09:59 阅读:840 评论:0 推荐:0 编辑
TinyML：下一轮人工智能革命——看来边缘计算 AI模型小型化也是一大领域
bonelee 2020-11-04 09:26 阅读:4046 评论:0 推荐:0 编辑
AI入门（重实践）书籍推荐
bonelee 2020-09-02 09:41 阅读:475 评论:0 推荐:0 编辑
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