1 特征提取 2 网络冻结 3 函数式API
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集成学习-提升（boosting）方法1 提升方法 1.1 概率近似正确（PAC）学习框架 在概率近似正确（PAC）学习框架中，一个概念，如果存在一个多项式的学习算法能够学习它，并且正确率很高，那么就称这个概念是...
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时间序列 1 时间序列的预处理
1 概率分布意义 对于时间序列{},它的概率分布如下定义：任取正整数m， 任取, 则m维随机向量的联合概率分布定义为：由这些有限维分布函数构成的全体就称为时间序列{}的概率分布族
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时间序列模型-一般流程（听课笔记）
1 平稳性： 解释：平稳性就是要求由样本时间序列所拟合得到的曲线，在未来一段时间仍顺着现有的形态惯性地延续下去。体现：平稳性要求序列的统计指标（均值、方差）不发生明显变化严平...
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对抗训练总结文章
1 专题文章汇总： 1）苏剑林的博客：https://www.spaces.ac.cn/archives/7234[https://www.spaces.ac.cn/arch...
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模型优化器专栏前言 关于学习率调整与权重衰减，是机器学习中模型优化的重要部分。一些经典的方法在各类数据集取得了令人瞩目的成绩，如SGD、学习率衰减、预热、周期性学习率调整、AdaGrad、...
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Cython系列教程：五.练习题：求素数
1 Cyhton的编译方法 首先我们创建一个helloworld.pyx: 接下来看一下两种编译C的方式1） setuptools的方式 然后执行命令：python setu...
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分类方法【SVM】支持向量机与核函数
关于核函数的讲解，请看这篇帖子中【优达学城】的回答：https://www.zhihu.com/question/24627666/answer/28460490[https...
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损失计算（2）：Focal Loss【类别、难易不均衡问题的处理】
1 类别不均衡问题 类别不均衡是指在机器学习的分类问题中，预测目标不同类别之间样本数量存在较大差异。如二分类中，正例1000个，负例10个，那模型只要简单将所有样本预测为正，...
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Make a goal and work hard<br>
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Cython系列教程：四.在Cython中使用c++
前面讲了很多C在Cython中的用法，许多小伙伴可能更喜欢用C++，毕竟C++的STL中很多类型与python类型更加接近（比如：c++的vector与python的list...
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Cython系列教程：三. 使用静态类型来加速你的代码
1 前言 上一主题中，我们介绍了如何构建Cython代码，对于一般的python代码，都可以使用cython对其进行编译（当然也有列外，比如一些Cython尚未支持的语言特性...
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Cython系列教程：二. 构建Cython代码1 Cython的代码的构建过程 Cython的代码是需要编译的，与C/C++类似，用Cython写的.pyx文件需要两步编译：（1）.pyx文件由Cython编译生成.c文...
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Cython系列教程：一. Cython简介和安装1 Cython简介 Cython是一种工具，该工具为python 和 C/C++ 之间搭建了一个桥梁，使人们既可以享受Python的高效编程，同时可以拥有C语言的高效执行。...
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我的安装过程也是如此的费力，但是……装完后，我发现的每次运行.fit的时候就会卡住，崩溃了，还是用不了！
python库prophet-------fbprophet安装
最近学术夫妻又有新的进展了。 这段时间研究了LSTM，也许是我学艺不精，也许是我们的数据太刁钻，感觉效果仍旧是不好。 于是每日担心我学术进步的我老公，又给我发来了新题目。 说...
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【NLP】BERT将预训练tensorflow模型转换为pytorch模型在Bert的预训练模型中，主流的模型都是以tensorflow的形势开源的。好在Transformers提供了一份可以转换的接口。 官方演示如下： 但是如何在windows的...
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损失计算（1）：标签平滑
本文系转载！ 原文链接：https://juejin.im/post/6844903520089407502 机器学习的样本中通常会存在少量错误标签，这些错误标签会影响到预测...
