06 2020 档案
摘要：作者|SUBHASH MEENA 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 假设检验是统计学、分析学和数据科学中的一个关键概念 了解假设检验的工作原理、Z检验和t检验之间的区别以及其他统计概念 介绍 冠状病毒大流行使我们大家都成了一个统计学家。我们不断地核对数字，对大流行将如何发展做
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摘要：作者|LAKSHAY ARORA 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 PyCaret是一个超级有用的Python库，用于在短时间内执行多个机器学习任务 学习如何依赖PyCaret在几行代码中构建复杂的机器学习模型 介绍 我建立的第一个机器学习模型是一个相当麻烦的代码块。我仍然记
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摘要：作者|Garima Singh 编译|VK 来源|Git Connected 以前照相从来没有那么容易。现在你只需要一部手机。拍照是免费的，如果我们不考虑手机的费用的话。就在上一代人之前，业余艺术家和真正的艺术家如果拍照非常昂贵，并且每张照片的成本也不是免费的。 我们拍照是为了及时保存伟大的时刻，被
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摘要：作者|ANIRUDDHA BHANDARI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 NumPy是一个Python库，每个数据科学专业人员都应该熟悉它 这个全面的NumPy教程从头开始介绍NumPy，从基本的数学运算到NumPy如何处理图像数据 本文中有大量的Numpy概念和Pyth
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摘要：作者|ARAVIND PAI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 标识化是处理文本数据的一个关键 我们将讨论标识化的各种细微差别，包括如何处理词汇表外单词（OOV） 介绍 从零开始掌握一门新的语言令人望而生畏。如果你曾经学过一种不是你母语的语言，你就会理解！有太多的层次需要考虑
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摘要：作者|Tivadar Danka 编译|VK 来源|Towards Data Science 抽象是为了隐藏不相关的东西，只关注重要的细节。虽然有时看起来很可怕，但它是管理复杂性的最佳工具。 如果你让n个数学家来定义数学是什么，你可能会得到2n个不同的答案。我的定义是，它是一门将事物抽象出来，直到只
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摘要：作者|Rashida Nasrin Sucky 编译|VK 来源|Towards Data Science 了解如何从直方图和箱线图中提取信息 理解这些数据并不意味着只得到平均值、中位数和标准差。很多时候，了解数据的可变性、传播或分布是很重要的。直方图和箱线图都有助于提供有关数据集的大量额外信息，有
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摘要：作者|Renu Khandelwal 编译|VK 来源|Medium 在这篇文章中，我们将了解神经网络的基础知识。 这个博客的先决条件是对机器学习的基本理解，如果你尝试过一些机器学习算法，那就更好了。 首先简单介绍一下人工神经网络，也叫ANN。 很多机器学习算法的灵感来自大自然，而最大的灵感来自我们
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摘要：作者|Jacob Gursky 编译|VK 来源|Towards Data Science 介绍 如果我告诉你训练神经网络不需要计算梯度，只需要前项传播你会怎么样？这就是神经进化的魔力！同时，我要展示的是，所有这一切只用Numpy都可以很容易地做到！学习统计学你会学到很多关于基于梯度的方法，但是不久
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摘要：作者|Karthik Deivasigamani 编译|VK 来源|Medium 介绍 电子商务目录是通过从卖家、供应商/品牌获取数据而创建的。合作伙伴（销售商、供应商、品牌）提供的数据往往不完整，有时会遗漏我们客户正在寻找的关键信息。尽管合作伙伴遵循一个规范（一种发送产品数据的约定格式），但在标题
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摘要：作者|ABHISHEK SHARMA 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 大约十年前，当谷歌的人还在试验一辆原型车时，我预见了自己的第一辆自动驾驶汽车。当时我立刻被这个想法迷住了。不可否认，我不得不等待一段时间，直到这些概念向社区开放，现在看来等待确实是值得的！ 我最近试验了一些与计
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摘要：作者|PRATEEK JOSHI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 决策树与随机森林的简单类比 让我们从一个思维实验开始，它将说明决策树和随机森林模型之间的区别。 假设银行必须为客户批准一笔小额贷款，而银行需要迅速做出决定。银行检查此人的信用记录和财务状况，发现他们还没有偿还旧贷款
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摘要：作者|PRANAV DAR 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 利用这段时间，用这些顶级的开源项目来制作你的数据科学简历 从Facebook AI的计算机视觉框架到OpenAI的GPT-3模型，我们涵盖了广泛的开源数据科学项目 介绍 “到目前为止，你完成了多少数据科学项目？”
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摘要：作者|Renu Khandelwal 编译|VK 来源|Medium 什么是梯度下降? 梯度下降法是一种减少成本函数的迭代机器学习优化算法，使我们的模型能够做出准确的预测。 成本函数(C)或损失函数度量模型的实际输出和预测输出之间的差异。成本函数是一个凸函数。 为什么我们需要梯度下降? 在神经网络中
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摘要：作者|ANIRUDDHA BHANDARI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 在深入研究数据科学和模型构建之前，Python中的数据结构是一个需要学习的关键概念 了解Python提供的不同数据结构，包括列表、元组等 介绍 数据结构听起来是一个非常直截了当的话题，但许多数据科学
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摘要：作者|GUEST BLOG 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 介绍 “事实是每个人都相信的简单陈述。也就是事实是没有错的，除非它被人发现了错误。假设有一个没人愿意相信的建议，那么它要直到被发现有效的时候才能成为事实。” –爱德华·泰勒 我们正在应对一场空前规模的流行病。全世界的研究
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摘要：作者|Ajit Rajasekharan 编译|VK 来源|Towards Data Science 从文档中获取的句子片段的嵌入可以作为该文档的提取摘要方面，并可能加速搜索，特别是当用户输入是一个句子片段时。这些片段嵌入不仅比传统的文本匹配系统产生更高质量的结果,也是问题的内在驱动的搜索方法。现代
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摘要：作者|Anuj Shrivastav 编译|VK 来源|Medium 介绍 监督学习描述了一类问题，涉及使用模型来学习输入示例和目标变量之间的映射。如果存在分类问题，则目标变量可以是类标签，如果存在回归问题，则目标变量是连续值。一些模型可用于回归和分类。我们将在此博客中讨论的一种这样的模型是支持向量
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摘要：作者|MOHD SANAD ZAKI RIZVI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 由AI生成的假新闻(神经假新闻)对于我们的社会可能是一个巨大的问题 本文讨论了不同的自然语言处理方法，以开发出对神经假新闻的强大防御，包括使用GPT-2检测器模型和Grover（AllenNL
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摘要：作者|facebookresearch 编译|Flin 来源|Github detectron2.config package class detectron2.config.CfgNode(init_dict=None, key_list=None, new_allowed=False) 源代码：
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摘要：作者|FAIZAN SHAIKH 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 介绍 深入学习中最具争议的话题之一是如何解释和理解一个经过训练的模型——特别是在医疗等高风险行业的背景下。“黑匣子”一词经常与深度学习算法联系在一起。如果我们不能解释模型是如何工作的，我们怎么能相信模型的结果呢？这
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摘要：作者|PURVA HUILGOL 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 介绍 我们正站在语言和机器的交汇处，这个话题我很感兴趣。机器能像莎士比亚一样写作吗？机器能提高我自己的写作能力吗？机器人能解释一句讽刺的话吗？ 我肯定你以前问过这些问题。自然语言处理（NLP）也致力于回答这些问题，
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摘要：作者|facebookresearch 编译|Flin 来源|Github detectron2.checkpoint软件包 class detectron2.checkpoint.Checkpointer(model: torch.nn.modules.module.Module, save_di
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摘要：这篇文章主要是基于我自己的经验，侧重于计算机视觉学习资源的介绍，如果大家按照这个路线去学，相信这将在很大程度上促进提高你的计算机视觉知识水平。 在开始学习计算机视觉之前，我们先来了解有关机器学习和python基础知识。 框架（Frameworks） 虽然你不必从一开始就去考虑选择何种框架，但是实践应
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摘要：作者|Renu Khandelwal 编译|VK 来源|Towards Data Science 在本文中，你将了解： 为什么我们需要seq2seq模型的注意力机制？ Bahdanua的注意力机制是如何运作的？ Luong的注意力机制是如何运作的？ 什么是局部和全局注意力？ Bahdanua和Luo
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摘要：作者|Emrick Sinitambirivoutin 编译|VK 来源|Towards Data Science 训练学习系统的一个主要假设是在整个训练过程中输入的分布保持不变。对于简单地将输入数据映射到某些适当输出的线性模型，这种条件总是满足的，但在处理由多层叠加而成的神经网络时，情况就不一样了
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摘要：通过机器的眼睛去探索 如果我们想让机器学会思考，就需要教他们学会如何用视觉去看周围环境。—— 斯坦福大学AI实验室和斯坦福视觉实验室主任李飞飞 使计算机或手机等机器看到周围环境的现象称为计算机视觉。机器仿生人眼的研究工作可以追溯到50年代，从那时起，我们已经走了很长一段路。计算机视觉技术已经通过不同
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摘要：作者|Felix Laumann 编译|VK 来源|Towards Data Science NER是信息提取的一个子任务，它试图定位并将非结构化文本中提到的指定实体划分为预定义的类别，如人名、组织、位置、医疗代码、时间表达式、数量、货币。 我们创建了我们自己的小型测试数据集，其中11个示例来自谷歌
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摘要：作者|Rishiraj Acharya 编译|VK 来源|Medium 在医学数据集的训练算法期间面临的许多问题中，这三个最常见： 类别不均衡 多任务 数据集大小 对于这些问题，我将分享一些解决问题的技术。 类别不均衡挑战 在现实世界中，我们看到的健康人比患病的人要多得多，这也反映在医学数据集中。健
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摘要：作者|Renu Khandelwal 编译|VK 来源|Medium 让我们先来了解一下我们的大脑是如何识别物体的。我们将学习什么是CNN, CNN如何利用大脑的启发进行物体识别，CNN是如何工作的。 让我们来了解一下我们的大脑是如何识别图像的 根据诺贝尔奖获得者Hubel和Wiesel教授的说法，
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