Machine Learning with Matminer(附代码)
Machine Learning with Matminer(附代码)，Matminer是一个开源的、基于python的软件平台，以促进数据驱动的方法来分析和预测材料的属性。
【机器学习】浅谈正规方程法&梯度下降
【机器学习】浅谈正规方程法&梯度下降数据模型为线性回归模型，方程代价函数。代价函数就是实际数据与数学模型（这里是一元一次方程）所预测的差值，如：蓝线的长度就是代价函数，可以看到代价函数越大拟合效果越差，代价函数越小，拟合效果越好。其中关于 θ1\theta_1θ1 的的代价函数f(θ1)f(\th
【机器学习】梯度下降之数据标准化
吴恩达机器学习笔记在线性回归中，尤其是多变量回归模型，由于各个的数据之间量化纲位不同，如果数据范围分别是是【0~1000，0 ~5】或者【-0.00004 ~ 0.00002，10 ~ 30】, 那么在使用梯度下降算法时，他们的等高线是一个又窄又高的等高线，如下图：因为一个他们量化纲位不同会出现
KMean算法精讲
KMeas算法是一种聚类算法，同时也是一种无监督的算法，即在训练模型时并不需要标签，其主要目的是通过循环迭代，将样本数据分成K类。
浅谈sklearn中的数据预处理
sklearn中的数据预处理
机器学习之数据处理与可视化【鸢尾花数据分类|特征属性比较】
大部分的机器学习模型所处理的都是特征，特征通常是输入变量所对应的可用于模型的数值表示。大部分情况下，收集得到的数据需要经过处理后才能够为算法所使用。通常情况下，一个数据集当中存在很多种不同的特征，其中一些可能是多余的或者与我们要预测的值无关的，可通过数据处理和可视化进行筛选。特征选择技术的必要性也体
点标注、像素级视觉任务、Ground Truth
机器学习名词
5.1补充 源码安装move_base和navigation
前文给出了2进制安装2个包的方法，使用简单但不支持源码的查看和修改。此文给出源码安装方案。
ROS从入门到精通(零) 教程导读
ROS概念太多太复杂？ROS从入门到精通系列教程导读
网易云信获计算机视觉国际权威赛事冠军，超分辨率技术性能问鼎全球
本月，计算机视觉和模式识别领域顶级会议 CVPR 将在美国新奥尔良市举办，同期计算机图像恢复领域最具影响力的全球性赛事 NTIRE 将在会上颁奖。在 NTIRE 高效率超分辨率挑战赛中，网易云信音视频实验室从众多参赛团队中脱颖而出，在总体性能赛道以明显优势获得冠军，展现了云信在视频超分技术领域的顶尖
使用贝叶斯优化进行深度神经网络超参数优化
在本文中，我们将深入研究超参数优化。
机器学习中训练和验证指标曲线图能告诉我们什么？
我们在训练和验证模型时都会将训练指标保存成起来制作成图表，这样可以在结束后进行查看和分析，但是你真的了解这些指标的图表的含义吗？
在不平衡数据上使用AUPRC替代ROC-AUC
ROC曲线和曲线下面积AUC被广泛用于评估二元分类器的性能。但是有时，基于精确召回曲线下面积 (AUPRC) 的测量来评估不平衡数据的分类却更为合适。
《模型轻量化-剪枝蒸馏量化系列》YOLOv5无损剪枝（附源码）
无损剪枝模型到几百kb~
机器学习之数据归一化（Feature Scaling）
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神经网络常见评价指标超详细介绍（ROC曲线、AUC指标、AUROC）
ROC曲线：接受者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve）。ROC空间将伪阳性率（FPR）定义为 X 轴，真阳性率（TPR）定义为 Y 轴。从 (0, 0) 到 (1,1) 的对角线将ROC空间划分为左上／右下两个区域，在这条线的以上的点代表了一
宋朝名画“虎戴VR”，在外网火了
金磊 Alex 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI谁能曾想，宋朝的老虎们，有一天能在国外被玩儿火了。事情是这样的。前不久谷歌不是出了个AI创作神器Imagen嘛。只要你给一句话，它就能生成符合语意的图片。然后脑洞大开的国外网友们，不按套路地给Imagen出了道题：给宋代的东方老虎佩戴VR。
JAX介绍和快速入门示例
JAX 是一个由 Google 开发的用于优化科学计算Python 库，它可以被视为 GPU 和 TPU 上运行的NumPy，本文将介绍它的一些基本概念。
机器学习基础备忘录
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机器学习——从0开始构建自己的GAN网络
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