计算机视觉会议（CVPR，ECCV，ICCV，NIPS，AAAI，ICLR等）
CVPR首先介绍的是三大顶会之一的CVPR，ECCVICCVNIPSNIPS虽然不是三大顶会，但是影响力也很大，首先官网链接是https://neurips.cc/，直接找论文的话可以到Proceeding这个页面：click here,如下图所示：需要哪一年的直接点击进去（NIPS2021直达）,
机器学习强基计划4-2：通俗理解极大似然估计和极大后验估计+实例分析
极大似然法是困扰工科学生的一个重要方法，本文从机器学习背景出发，用一个例子理解基于频率学派的极大似然估计，并自然地引申出基于贝叶斯学派的极大后验估计
人工智能导论(6)——机器学习(Machine Learning)
机器学习按照学习任务可以分为回归、分类、聚类、降维、密度估计、排序、优化。机器学习按照学习方式可以分为有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。机器学习按照模型可以分为几何模型、逻辑模型、网络模型、概率模型。回归、分类、排序都是有监督学习。聚类、降维、密度估计都属于无监督学习。线性回归、多项式回
国科大.模式识别与机器学习.期末复习笔记手稿+复习大纲
这是博主复习《模式识别与机器学习》这门课程时的手稿。本文基本覆盖了这门课程的所有知识点，认真复习的话90分以上没有什么问题，如果有哪里的字体难以辨认，请评论区留言。
2022数模国赛C题思路解析(可供训练用 源码可供参考)
2022数模国赛C题思路解析 有代码和论文 可供参考和训练用
Python中的时间序列数据操作总结
在本文中，我们介绍时间序列数据的索引和切片、重新采样和滚动窗口计算以及其他有用的常见操作，这些都是使用Pandas操作时间序列数据的关键技术。
猿创征文｜【Python数据科学快速入门系列 | 05】常用科学计算函数
本文以鸢尾花的数据预处理为例，描述了科学计算在机器学习使用的示例。
one-hot编码
one-hot编码，又称独热编码、一位有效编码。one hot在特征提取上属于词袋模型(bag of words)优缺点分析优点：- 一是解决了分类器不好处理离散数据的问题- 二是在一定程度上也起到了扩充特征的作用(上面样本特征数从3扩展到了9)缺点：- 它是一个词袋模型，不考虑词与词之间的顺序-
常见的降维技术比较：能否在不丢失信息的情况下降低数据维度
本文将比较各种降维技术在机器学习任务中对表格数据的有效性。
【2022】保姆级Anaconda安装与换国内源教程
一、Anaconda的安装由于Anaconda官网在境外，为了提升下载速度，我们选择从北京外国语大学镜像站下载Anaconda的安装包。Index of /anaconda/archive/ | 北京外国语大学开源软件镜像站 | BFSU Open Source Mirrorhttps://mirr
2022年最有开创性的10篇AI论文总结
本文我们总结了在2022年发表的最具开创性的10篇论文，无论如何你都应该看看。
PyTorch 2.0 推理速度测试：与 TensorRT 、ONNX Runtime 进行对比
PyTorch 2.0 于 2022 年 12 月上旬在 NeurIPS 2022 上发布，它新增的 torch.compile 组件引起了广泛关注，因为该组件声称比 PyTorch 的先前版本带来更大的计算速度提升。
机器学习深度神经网络——实验报告
机器学习实验报告6：深度神经网络
Pandas处理大数据的性能优化技巧
Pandas是Python中最著名的数据分析工具。本文将介绍一些使用Pandas处理大数据时的技巧，希望对你有所帮助
YOLOv3&YOLOv5输出结果说明
本文使用的yolov3和yolov5工程文件均为github上ultralytics基于pytorch的v3和v5代码，其训练集输出结果类型基本一致，主要介绍了其输出结果，本文是一篇学习笔记本文使用的yolov3代码github下载地址：yolov3模型训练具体步骤可查看此篇博客：yolov3模型训
Python 实现朴素贝叶斯代码演示
朴素贝叶斯可以细分为三种方法：分别是伯努利朴素贝叶斯、高斯朴素贝叶斯和多项式朴素贝叶斯。下文就这三种方法进行详细讲解和演示。目录一、伯努利朴素贝叶斯方法1.1 例子解答1.1.1 代码：1.1.2 结果：二、高斯朴素贝叶斯方法2.1 解题2.1.1 代码：2.1.2 结果：2.2 检查高斯朴素贝叶斯
机器学习实战练手项目
机器学习是一种从数据生成规则、发现模型，来帮助我们预测、判断、分析和解决问题的技术。一个机器学习项目从开始到结束大致分为5步，分别是定义问题、收集数据和预处理、选择算法和确定模型、训练拟合模型、评估并优化模型性能。......
深度学习系列37：CLIP模型
含义：CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）git地址：https://github.com/openai/CLIPpaper：https://arxiv.org/abs/2103.00020安装：pip install git+https://g
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4大类11种常见的时间序列预测方法总结和代码示例
本篇文章将总结时间序列预测方法，并将所有方法分类介绍并提供相应的python代码示例，以下是本文将要介绍的方法列表：1、使用平滑技术进行时间序列预测指数平滑Holt-Winters 法2、单变量时间序列预测自回归 (AR)移动平均模型 (MA)自回归滑动平均模型 (ARMA)差分整合移动平均自回归模
