【机器学习面试总结】————(一)
特征工程，顾名思义，是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。 从本质上来讲，特征工程是一个表示和展现数据的过程。在实际工作中，特征工程旨在去除原始数据中的杂质和冗余，设计更高效的特征以刻画求解的问题与预测模型之间的关系。
一文速学-XGBoost模型算法原理以及实现+Python项目实战
集成模型Boosting补完计划第三期了，之前我们已经详细描述了AdaBoost算法模型和GBDT原理以及实践。通过这两类算法就可以明白Boosting算法的核心思想以及基本的运行计算框架，余下几种Boosting算法都是在前者的算法之上改良得到，尤其是以GBDT算法为基础改进衍生出的三种Boost
chatgpt实际是怎样工作的？
文章翻译自：ChatGPT 是 OpenAI 的最新语言模型，比其前身 GPT-3 有了重大改进。与许多大型语言模型类似，ChatGPT 能够为不同目的生成多种样式的文本，但具有更高的精确度、细节和连贯性。它代表了 OpenAI 大型语言模型系列的下一代产品，其设计非常注重交互式对话。创建者结合使用
Chat GPT国内懒人专用版（基于镜像网站开发使用）
小伙伴们肯定都知道沸沸扬扬的Chat GPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer），美国Open AI研发的聊天机器人程序 ，于去年11月30日发布。ChatGPT是人工智能技术驱动的工具，它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上
【联邦学习（Federated Learning）】- 横向联邦学习与联邦平均FedAvg
横向联邦学习也称为按样本划分的联邦学习，可以应用于联邦学习的各个参与方的数据集有相同的特征空间和不同的样本空间的场景，类似于在表格视图中对数据进行水平划分的情况。例如，两个地区的城市商业银行可能在各自的地区拥有非常不同的客户群体，所以他们的客户交集非常小，他们的数据集有不同的样本ID。然而，他们的业
用 ChatGPT 辅助学好机器学习
探索更高效的学习方法可能是有志者共同的追求，用好 ChatGPT，先行于未来。作为一个人工智能大语言模型，ChatGPT 可以在帮助初学者学习和实践机器学习方面发挥重要的作用。提供基础知识：ChatGPT 可以回答关于机器学习的基本问题，例如什么是有监督学习、无监督学习、强化学习等等。初学者可以通过
机器学习中的数学原理——分类的正则化
通过这篇博客，你将清晰的明白什么是分类的正则化。这个专栏名为白话机器学习中数学学习笔记，主要是用来分享一下我在 机器学习中的学习笔记及一些感悟，也希望对你的学习有帮助哦！感兴趣的小伙伴欢迎私信或者评论区留言！这一篇就更新一下《 白话机器学习中的数学——分类的正则化》
Lesson 10.1 超参数优化与枚举网格的理论极限和随机网格搜索 RandomSearchCV
【代码】Lesson 10.1 超参数优化与枚举网格的理论极限和随机网格搜索 RandomSearchCV。
如何搭建chatGPT4.0模型-国内如何用chatGPT4.0
在国内，目前可以通过以下途径使用 OpenAI 的 ChatGPT 4.0：自己搭建模型：如果您具备一定的技术能力，可以通过下载预训练模型和相关的开发工具包，自行搭建 ChatGPT 4.0 模型。OpenAI提供了相关的软件开发工具，包括Python API，也有为一些主流应用框架提供可用的API
用CTGAN生成真实世界的表格数据
随着CLIP和稳定模型的快速发展，图像生成领域中GAN已经不常见了，但是在表格数据中GAN还是可以看到它的身影。
如何高效优雅的完成一次机器学习服务部署？一文详解部署难点以及实战案例
数据准备：从公共数据集中获取数据，并进行数据清洗和特征工程处理，将数据转化为适合机器学习算法处理的格式。创建SageMaker Notebook实例：通过AWS Management Console或AWS SDK创建SageMaker Notebook实例，并连接到实例。编写代码：在Noteboo
Focal loss 损失函数详解
Focal loss
基于1DCNN(一维卷积神经网络）的目标识别
基于深度学习对故障种类的识别，也就是目标检测和识别的一种
逻辑回归（Logistic Regression）原理及其应用
本内容主要从逻辑回归应用场景、逻辑回归原理、逻辑回归应用案例，主要是癌症分类预测，还有分类评估方法，主要包含精确率、召回率、F1-score、AUC曲线和ROC指标。
Educode--机器学习基础模型与算法测试闯关实验
第1关：线性回归模型应用实现代码：#-*-coding:utf-8-*-'''油气藏的储量密度Y与生油门限以下平均地温梯度X1、生油门限以下总有机碳百分比X2、生油岩体积与沉积岩体积百分比X3、砂泥岩厚度百分比X4、有机转化率X5有关，数据文件为“1.xlsx”,字段如下：样本IDX1X2X3X4X
玩转ChatGPT：中科院ChatGPT Academic项目部署与测评
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图解transformer | The Illustrated Transformer
写在最前边看transformer相关文章的时候发现很多人用了相同的图。直到我搜到作者的原文……于是决定翻译一下无删改的原文。翻译讲究：信、达、雅。要在保障意思准确的情况下传递作者的意图，并且尽量让文本优美。但是大家对我一个理工科少女的语言要求不要太高，本文只能保证在尽量通顺的情况下还原原文。作者博
【机器学习】——白话入门及术语解释
小白如何快速入门机器学习？如果不做专职的相关岗位开发，自己跑一些学习程序是否可行呢？比较现在各种框架都挺多的了，即使再不济，了解一下具体都能做哪些东西也是很不错的。
强化学习之AC系列算法（AC、A2C、A3C）
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BP神经网络python代码详细解答（来自原文）
翻译如下 ** &#160; &#160; &#160; &#160; <font color=black size=6.5> 在 SCRATCH采用pyt...
