发简信
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一文全面解决样本不均衡（Python）一、样本不均衡的介绍 1.1 样本不均衡现象 样本（类别）样本不平衡（class-imbalance）指的是分类任务中不同类别的训练样例数目差别...
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一文概括风控的迁移学习及实践(Tabular Data)
一、迁移学习 机器学习有一个基本假设：数据同分布。可参考之前这篇介绍:《数据不同分布，怎么整？》[http://mp.weixin.qq.com...
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深度学习GPU环境配置及建模(Python)对于深度学习开发者，操作系统的选择、到深度学习相关依赖包安装、环境配置上，这些步骤看似简单基础，但其实也经常是有不少麻烦的。本文简要梳理了，从环...
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笔记本运行私人ChatGPT？只要3步！一、相关项目汇总 简单罗列下ChatGPT的平替开源项目（更多信息可到https://github.com/nichtdax/awesome-t...
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如何看待复大发布国内首个ChatGPT模型"MOSS"Hi, Moss. 2 月 20 日晚，复旦大学自然语言处理实验室发布了国内首个具备 ChatGPT 能力的语言模型 ——MOSS，并面向大众公...
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机器学习数据不满足同分布，怎么整？机器学习作为一门科学，不可避免的是，科学本身是基于归纳得到经验总结，必然存在历史经验不适用未来的情况（科学必可证伪）。这里很应景地讲一个小故事-...
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多标签分类怎么做？(Python)一、基本介绍 首先简单介绍下，多标签分类与多分类、多任务学习的关系： 多分类学习（Multi-class）：分类器去划分的类别是多个的，但对于每...
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如何看待神经网络的黑箱？神经网络 黑箱的意思是我们知其然，不知其所以然，相关理论比较缺乏。别看神经网络相关论文汗牛充栋，但是大部分类似于technical report...
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引入业务先验约束的树模型(Python)一、模型解释性的意义 机器学习业务应用以输出决策判断为目标。可解释性是指人类能够理解决策原因的程度。机器学习模型的可解释性越高，人们就越容易理解...