11 2024 档案
摘要:多年前做传统的机器学习,主要用的是LR、SVM、bayes、浅层nerual network、decision tree、random forest、GBDT等,这些分类或回归模型要想AUC、ROC等指标高,最核心的就是构造特征了!为此还专门诞生了一个细分领域:feather enginering,
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摘要:meta在2023.4.5又发了image sematic segmentation的文章,名字就叫Segment Anything;学术圈有个潜规则:title越简单,事情越大,比如7年前的那篇 attention is all you need,直接提升了nlp的层次!这次的Segment An
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