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摘要： 时间序列中非恒定方差的检测与处理，如果一个时间序列的方差随时间变化，那么它就是异方差的。否则数据集是同方差的。 异方差性影响时间序列建模。因此检测和处理这种情况非常重要。 让我们从一个可视化的例子开始。 下面的图1显示了航空公司乘客的时间序列。可以看到在整个序列中变化是不同的。在该系列的后一部分方差 阅读全文

摘要： CCNet， Transformer递归交叉自注意力，比非局部神经网络更有效。华中科技大学、地平线、ReLER 和伊利诺伊大学香槟分校联合研发 论文提出了交叉网络 (CCNet)，对于每个像素，CCNet 中的一个新的交叉注意力模块收集其交叉路径上所有像素的上下文信息。通过进一步的递归操作，每个像素 阅读全文

摘要： Jupyter Notebooks使用非常简单并且对于任何面向python的任务都可以非常方便的使用。只要它的内核处于活动状态，就可以用数据子集运行和测试脚本，而不用每次重启程序，这样可以加快我们开发和测试的速度。 但是因为它太简单了，所以我们经常会犯一些错误，浪费我们的时间和计算成本。在这篇文章中 阅读全文

摘要： 变分自编码器(VAE)是一种应用广泛的无监督学习方法，它的应用包括图像生成、表示学习和降维等。虽然在网络架构上经常与Auto-Encoder联系在一起，但VAE的理论基础和数学公式是截然不同的。本文将讨论是什么让VAE如此不同，并解释VAE如何连接“变分”方法和“自编码器”。 本文更专注于VAE的统 阅读全文

摘要： 我们是否可以通过气象图来预测降水量呢？今天我们来使用CNN和LSTM进行一个有趣的实验。 我们这里使用荷兰皇家气象研究所(也称为KNMI)提供的开放数据集和公共api，来获取数据集并且构建模型预测当地的降水量。 数据收集 KNMI提供的数据集，我们假设气象雷达产生的信号在反射时会被降水（雨、雪、冰雹 阅读全文

摘要： 作为数据科学家，使用正确的工具和技术来最大限度地利用数据是很重要的。Pandas是数据操作、分析和可视化的重要工具，有效地使用Pandas可能具有挑战性，从使用向量化操作到利用内置函数，这些最佳实践可以帮助数据科学家使用Pandas快速准确地分析和可视化数据。 在本文中，我们将重点介绍在DataFr 阅读全文

摘要： 通常在机器学习面试中，问完常见基础知识的技术问题之后会有具体的项目问题的讨论，所以这里准备了一些项目相关的话题，以可以帮助你准备和通过计算机视觉相关的面试。 计算机视觉的主要任务 分类：模型学习图片包含了什么物体 目标检测：模型查找对象位置，并且它周围画一个包围框 目标跟踪：模型定位对象并查看对象下 阅读全文

摘要： 强化学习的基础知识和概念简介（无模型、在线学习、离线强化学习等） 机器学习(ML)分为三个分支:监督学习、无监督学习和强化学习。 监督学习(SL):关注在给定标记训练数据的情况下获得正确的输出 无监督学习(UL):关注在没有预先存在的标签的情况下发现数据中的模式 强化学习(RL):关注智能体在环境中 阅读全文

摘要： python中的魔法方法是一些可以让你对类添加“魔法”的特殊方法,它们经常是两个下划线包围来命名的 Python的魔法方法，也称为dunder(双下划线)方法。大多数的时候，我们将它们用于简单的事情，例如构造函数(init)、字符串表示(__str__， repr)或算术运算符(add/mul)。其 阅读全文

摘要： 随着机器学习模型的复杂性和能力不断增加。提高大型复杂模型在小数据集性能的一种有效技术是知识蒸馏，它包括训练一个更小、更有效的模型来模仿一个更大的“教师”模型的行为。 在本文中，我们将探索知识蒸馏的概念，以及如何在PyTorch中实现它。我们将看到如何使用它将一个庞大、笨重的模型压缩成一个更小、更高效 阅读全文