机器学习评估指标的十个常见面试问题
评估指标是用于评估机器学习模型性能的定量指标。本文整理了10个常见的问题。
AI遮天传 ML-决策树(二)
决策树学习第二章
Mac系统HomeBrew安装过程
今天重装系统了，记录下安装Brew的安装过程。这里仅仅做一个记录，自己亲测，可用。如果有问题，可以一起来讨论。
Numpy中数组和矩阵操作的数学函数
Numpy 是一个强大的 Python 计算库。它提供了广泛的数学函数，可以对数组和矩阵执行各种操作。本文中将整理一些基本和常用的数学操作。
3个用于时间序列数据整理的Pandas函数
本文将演示 3 个处理时间序列数据最常用的 pandas 操作
机器学习中的预测评价指标MSE、RMSE、MAE、MAPE、SMAPE
你一定要知道的预测评价指标MSE、RMSE、MAE、MAPE、SMAPE！！！
R实战 | Nomogram(诺莫图/列线图)及其Calibration校准曲线绘制
R实战|Nomogram(诺莫图/列线图)及其Calibration校准曲线绘制Nomogram，中文常称为诺莫图或者列线图。简单的说是将Logistic回归或Cox回归的结果进行可视化呈...
数学建模——熵权法步骤及程序详解
权重的求解一直都是数学建模的重点关注对象，所以学好建模论文的重要一步就是如何确定权重，今天是来介绍一种客观确定几个指标各自所占的权重的方法——熵权法。之前的数学建模实战里有提到用熵权法确定了每个指标各自的权重，这里展开详细的写一下。按照信息论基本原理的解释，信息是系统有序程度的一个度量，熵是系统无序
使用谱聚类（spectral clustering）进行特征选择
在本文中，我们将介绍一种从相关特征的高维数据中选择或提取特征的有用方法。
Pandas的apply, map, transform介绍和性能测试
在这篇文章中，我们将通过一些示例讨论apply、agg、map和transform的预期用途。
2023 年 1 月的5篇深度学习论文推荐
本文整理了 2023 年 1 月5 篇著名的 AI 论文，涵盖了计算机视觉、自然语言处理等方面的新研究。
机器学习强基计划1-2：图文详解线性回归与局部加权线性回归+房价预测实例
线性回归是机器学习线性模型中的一种，本文图文详解+一步步推导线性模型的算法原理和数学原理，并用python实现回归模型
CRPS：贝叶斯机器学习模型的评分函数
连续分级概率评分（Continuous Ranked Probability Score, CRPS）或“连续概率排位分数”是一个函数或统计量，可以将分布预测与真实值进行比较。
不平衡数据集的建模的技巧和策略
在本文中，我们将讨论处理不平衡数据集和提高机器学习模型性能的各种技巧和策略
动手学深度学习（五十）——多头注意力机制
文章目录1. 为什么用多头注意力机制2. 什么是多头注意力机制3. 多头注意力机制模型和理论计算4. 动手实现多头注意力机制层小结练习1. 为什么用多头注意力机制所谓自注意力机制就是通过某种运算来直接计算得到句子在编码过程中每个位置上的注意力权重；然后再以权重和的形式来计算得到整个句子的隐含向量表示
MoCo代码分析 [自监督学习]
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联邦学习（（Federated Learning，FL）
联邦学习相关概念、领域热点、挑战与前景。联邦学习的定义、特点、框架、迭代流程、分类；领域亟待解决的问题；主要研究方向、热点和前景展望。
使用OpenAI的Whisper 模型进行语音识别
本文将解释用于训练的数据集的种类以及模型的训练方法，以及如何使用Whisper
机器学习强基计划1-1：图文详解感知机算法原理+Python实现
感知机是最简单的二分类线性模型，也是神经网络的起源算法。本文图文详解感知机算法原理+手推公式，附Python代码实战加深理解
监控Python 内存使用情况和代码执行时间
我的代码的哪些部分运行时间最长、内存最多？我怎样才能找到需要改进的地方？”在本文中总结了一些方法来监控 Python 代码的时间和内存使用情况。
