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摘要： 什么是标签平滑？在PyTorch中如何去使用它？ 在训练深度学习模型的过程中，过拟合和概率校准(probability calibration)是两个常见的问题。一方面，正则化技术可以解决过拟合问题，其中较为常见的方法有将权重调小，迭代提前停止以及丢弃一些权重等。另一方面，Platt标度法和isot 阅读全文

摘要： 分类模型（分类器）是一种有监督的机器学习模型，其中目标变量是离散的（即类别）。评估一个机器学习模型和建立模型一样重要。我们建立模型的目的是对全新的未见过的数据进行处理，因此，要建立一个鲁棒的模型，就需要对模型进行全面而又深入的评估。当涉及到分类模型时，评估过程变得有些棘手。 在这篇文章中，我会做详细 阅读全文

摘要： 本文通过文本的挖掘，对人们在冠状病毒锁定期间正在做什么以及他们的感觉进行的探索性和情感分析 随着越来越多的国家宣布在全国范围内关闭，大多数人被要求留在家里隔离。 我们来看看国外的人们在此“关闭”期间如何度过时间以及感觉如何，所以我分析了本文中的一些推文，看看国外友人到底都干什么。 数据获取和预处理 阅读全文

摘要： 前言 神奇宝贝已经是一个家喻户晓的动画了，我们今天来确认是否可以使用深度学习为他自动创建新的Pokemon。我最终成功地使用了生成对抗网络（GAN）生成了类似Pokemon的图像，但是这个图像看起来并不像神奇宝贝。虽然这个尝试失败了，但是我认为其他人可能会喜欢这个过程，现在把他分享出来。 GAN生成 阅读全文

摘要： 当只有几个正样本，你如何分类无标签数据 假设您有一个交易业务数据集。有些交易被标记为欺诈，其余交易被标记为真实交易，因此您需要设计一个模型来区分欺诈交易和真实交易。 假设您有足够的数据和良好的特征，这似乎是一项简单的分类任务。 但是，假设数据集中只有15％的数据被标记，并且标记的样本仅属于一类，即训 阅读全文

摘要： ​ 人脸检测系统在当今世界中具有巨大的用途，这个系统要求安全性，可访问性和趣味性！今天，我们将建立一个可以在脸上绘制15个关键点的模型。 ​ 人脸特征检测模型形成了我们在社交媒体应用程序中看到的各种功能。 您在Instagram上找到的面部过滤器是一个常见的用例。该算法将掩膜（mask）在图像上对齐 阅读全文

摘要： 快速学习如何为XGboost优化超参数！ 在过去的几年中，XGBoost被广泛用于表格数据推断，并且赢得了数百个挑战。但是，仅仅通过XGBoost并不能完成完成整的解决方案，同样的模型为什么有些人能获得更好的准确性呢？除了经验方面的差异，还有一个事实，那就是他们优化了超参数！因此，我们今天将告诉您如 阅读全文

摘要： 手写批量线性回归算法：在Python3中梯度下降方法实现模型训练 作者：Tarun Guptadeephub翻译组：孟翔杰 ​ 在这篇文章中，我们将看一个使用NumPy作为数据处理库的Python3编写的程序，来了解如何实现使用梯度下降法的（批量）线性回归。 ​ 我将逐步解释代码的工作原理和代码的每 阅读全文

摘要： 许多二分类任务并不是每个类别都有相同数量的数据，存在着数据分布不平衡的情况。 一个常用的例子是成人收入数据集，它涉及到社交关系、教育水平等个人数据，以此来预测成人的收入水平，判断其是否拥有5万美元/年的个人收入。数据集中个人收入低于5万美元的数据比高于5万美元的数据要明显多一些，存在着一定程度的分布 阅读全文

摘要： 作者：Andre Yedeephub翻译组：孟翔杰许多人没有想到，病毒就像地球上为生存而挣扎的其他生物一样，它们会进化或变异。 只要看一看人类病毒来源的蝙蝠携带的病毒RNA序列片段即可。 AAAATCAAAGCTTGTGTTGAAGAAGTTACAACAACTCTGGAAGAAACTAAGTT …以 阅读全文