随笔分类 - Machine Learning and Optimization
摘要：def _reset_parameters(self): constant_(self.sampling_offsets.weight.data, 0) """初始化偏移量预测的偏置(bias), 使得初始偏移位置犹如不同大小的方形卷积核组合""" # (8,) [0, pi / 4, pi / 2
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摘要：通透理解FlashAttention(含其2代和第3代)：全面降低显存读写、加快计算速度-CSDN博客
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摘要：本文摘自： （三十六）通俗易懂理解——ROI Align的基本原理及rpn与rcnn head锚框标签制作 - 知乎 (zhihu.com) 双线性插值（超级易懂的）_双线性内插法计算公式举例-CSDN博客
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摘要：知乎：如何通俗地讲解 viterbi 算法？ - 知乎 (zhihu.com) 知乎：维特比算法(viterbi)原理以及简单实现 - 知乎 (zhihu.com) 博客 动态规划dynamic programming 中的第二节最短路径问题，是一个很好的例子。
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摘要：采样的定义： 我们知道了一个变量的分布，要生成一批样本服从这个分布，这个过程就叫采样。 采样本质上是对随机现象的模拟，根据给定的概率分布，来模拟产生一个对应的随机事件。 对于一个随机变量，通常用概率密度函数来刻画该变量的概率分布特性。具体来说，给定随机变量的一个取值，可以根据概率密度函数来计算该值对
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摘要：本文所有内容都摘自吴军的《数学之美》
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摘要：线性代数笔记3——向量2（点积） 线性代数笔记4——向量3（叉积）
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摘要：通俗理解kaggle比赛大杀器xgboost （强烈推荐，该文中详细清晰的介绍了决策树、集成学习、Boosting、Bagging、Adaboost、GBDT、xgboost） Adaboost，按分类对错，分配不同的weight，计算cost function时使用这些weight，从而让“错分的
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摘要：参考资料 如何解决数据不平衡问题？ （总结的很好，强烈推荐） 样本不均衡及解决办法 （推荐） 极端类别不平衡数据下的分类问题研究综述 处理样本不均衡的8个方法 知乎：样本类别不平衡及其处理手段 分类样本不平衡问题 解决分类样本不平衡问题 ~ ML&DM面试高频问题 总结一下 从数据角度： 获取更多的
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摘要：Noise Contrastive Estimation 前世今生——从 NCE 到 InfoNCE Noise Contrastive Estimation 随笔
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摘要：参考： 知乎：什么是协变量以及协变量的定义是什么 什么是协变量Covariate？ 第一种理解 例1 我想知道温度对于降水量的影响，但是海拔高度、经纬度、当地湿度等变量也会影响降水量。那么，在我的研究中，温度就是自变量，降水量是因变量，而海拔高度、经纬度和当地湿度就是协变量。 例2 我想知道年龄对身
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摘要：本文内容摘自《概率论与数理统计》黄清龙等编著 北京大学出版社
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摘要：知乎：支持向量机（SVM）——原理篇 简书：SVM算法原理
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摘要：one-vs-all classifier和one-vs-one classifier
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