随笔分类 - Brain-ML
Algorithm and CNN
摘要：Build Better AI At Any Scale, Faster Getting Started with ClearML YOLOv5 Now Integrates Seamlessly with ClearML [study] 这是网络部署，但其中有个问题，一般不想上传dataset，只
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摘要：MLflow is just a model management tool. DVC is data versioning tool where as Neptune. Kubeflow is a full e2e ml platform. Kubeflow sits on top Kuberne
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摘要：Distributed Deep Learning Training with Horovod on Kubernetes【based on AWS】 Sagemaker Distributed Training with Parameter Server and Horovod【Sagemaker
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摘要：Resource ParameterServer入门和理解【较为详细，涉及到另一个框架：ps-lite】 一文读懂「Parameter Server」的分布式机器学习训练原理 并行计算与机器学习【很有必要过一遍大佬的视频】 并行计算与机器学习课程所有视频： 1. 并行计算基础以及MapReduce：
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摘要：背景介绍 Academic skills 一、Itemset Mining 例如：啤酒和尿布的关系 研究怎么样的 itemset 的 support 出现的次数。 二、Frequent itemset mining FP-growth by Jiawei Han, 1663 citations. H
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摘要：王益，分布式机器学习的践行者，他的足迹值得后来者学习。 膜拜策略： 腾讯孔雀系统 一、基本状况 2014年业内现状 并且很多研究员也并不擅长设计适合于自己研发的算法的并行计算架构 业内实际问题 同时也和腾讯的同事们一起为国际数据挖掘大赛出题，比如KDD Cup 2012和ICME Grand Cha
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摘要：虽然名字里有discriminat这个字，但却是生成模型，有点意思。 判别式 pk 生成式 阅读：生成方法 vs 判别方法 + 生成模型 vs 判别模型 举例： 判别式模型举例：要确定一个羊是山羊还是绵羊，用判别模型的方法是从历史数据中学习到模型，然后通过提取这只羊的特征来预测出这只羊是山羊的概率，
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摘要：热身：分类问题若干策略 SVM, LR, Decision Tree的比较 同样是分类：SVM、LR、决策树，三者之间有什么优劣势呢？ 答：Are decision tree algorithms linear or nonlinear: nonlinear! 更接近 "神经网络"。 一、与"判别式
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摘要：热身预览 1.1.10. Bayesian Regression 1.1.10.1. Bayesian Ridge Regression 1.1.10.2. Automatic Relevance Determination - ARD From: scikit-learn 线性回归算法库小结 17
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摘要：简单概率分类 Ref: 逻辑回归与朴素贝叶斯有什么区别？ Ref: 机器学习笔记——逻辑回归(对数几率回归)和朴素贝叶斯分类器的对比 首先，搞清楚一个问题。 naive bayes 能分类；逻辑回归也能分类；两者解决问题的角度有何不同？ 优化目标不同 逻辑回归：优化的后验likelihood 【这个
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摘要：Deep learning：三十七(Deep learning中的优化方法) Deep learning：四十一(Dropout简单理解) Deep learning：四十三(用Hessian Free方法训练Deep Network) Deep learning：四十五(maxout简单理解) D
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摘要：二十三(Convolution和Pooling练习) 三十八(Stacked CNN简单介绍) 三十六(关于构建深度卷积SAE网络的一点困惑) 五十(Deconvolution Network简单理解) 五十一(CNN的反向求导及练习) Stacked Convolutional Auto-Enco
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摘要：Deep learning：二十九(Sparse coding练习) Deep learning：二十八(使用BP算法思想求解Sparse coding中矩阵范数导数) Deep learning：二十七(Sparse coding中关于矩阵的范数求导) Deep learning：二十六(Spar
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摘要：这一部分是个坑，应该对绝大多数菜鸡晕头转向的部分，因为有来自物理学界的问候。 Deep learning：十九(RBM简单理解) Deep learning：十八(关于随机采样) Deep learning：十八(关于随机采样) Deep learning：十八(关于随机采样) Deep learn
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摘要：博客内容取材于：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/24/2560261.html Deep learning：三十五(用NN实现数据降维练习) Deep learning：三十四(用NN实现数据的降维) Deep learning：
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摘要：博客内容取材于：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/24/2560261.html Deep learning：六(regularized logistic回归练习) Deep learning：五(regularized线性回归练习
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摘要：1.1.10. Bayesian Ridge Regression 首先了解一些背景知识：from: https://www.r-bloggers.com/the-bayesian-approach-to-ridge-regression/ In this post, we are going to
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摘要：数据预处理的两个阶段： 阶段一，理解大纲和常用方法（本篇章内容）。 阶段二，过一遍最新版本的文档。 Ref: 4.4 基于TensorFlow理解三大降维技术：PCA、t-SNE 和自编码器 Ref: 5.3. Preprocessing data【the latest version】 4.3.
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摘要：sklearn.cluster.MeanShift Ref: http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/cluster/plot_mean_shift.html 可参见：[Object Tracking] MeanShift 这里比较关心的是，有了 D
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[Scikit-learn] *2.3 Clustering - DBSCAN: Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise
摘要：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.DBSCAN.html#sklearn.cluster.DBSCAN 采用基于区域的自动种子区域生长法的彩色图像分割方法 From: Brian Kent: Densit
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