计算机视觉中的注意力：PyTorch中实现MultiHead和CBAM
本文的目标是详细描述计算机视觉中两个最重要的注意力模块，并将它们应用到使用PyTorch的实际案例中。
位置编码在注意机制中的作用
在本文中，我将专注于注意力机制的位置编码部分及其数学原理。
统计学:你是贝叶斯主义者还是频率主义者?
如果我告诉你我可以通过抛硬币来展示贝叶斯统计和频率统计的区别
图神经网络中的过平滑问题
图神经网络图解指南图神经网络或简称 GNN 是用于图数据的深度学习 (DL) 模型。
CTAB-GAN：高效且可行的表格数据合成
CTAB-GAN是一种基于条件 GAN 的表格数据生成器。 CTAB-GAN 通过对混合变量进行建模而超越了先前最先进的方法，并为不平衡的分类变量和具有复杂分布的连续变量提供了强大的生成能力
将SHAP用于特征选择和超参数调优
使用SHAP优化特征选择，同时调整参数特征选择和超参数调整是每个机器学习任务中的两个重要步骤。
在NLP项目中使用Hugging Face的Datasets 库
Hugging Face 的数据集库，一个快速高效的库，可以轻松共享和加载数据集和评估指标。
调整图像大小的三种插值算法总结
插值是一种在已知数据点的离散集合范围内构造新数据点的方法。
OpenCV实现手指识别:空中移动手指就可以弹钢琴!
Air Piano 是一个融合计算机视觉和人机交互的项目。为了制作 Air Piano，我使用了 Python 语言和 OpenCV 库。
如何消除多重共线性
在解释ML模型之前，消除多重共线性是一个必要的步骤。多重共线性是指一个预测变量与另一个预测变量相关的情况。
Chefboost：一个轻量级的决策树框架
chefboost是一个轻量级的Python决策树框架，具有类别特征支持
提高回归模型精度的技巧总结
在这篇文章中，我们将看到如何处理回归问题，以及如何通过使用特征转换、特征工程、聚类、增强算法等概念来提高机器学习模型的准确性。
迁移学习简介
介绍人类从小就在日常活动中成长和学习。人类通过学习一项任务来获取知识。通过使用相同的知识，我们倾向于解决相关
可解释图神经网络：5个GNN解释方法
人工智能中的可解释性引起了人们的广泛关注,当涉及到图神经网络(GNN)时，图结构的不规则性带来了许多挑战
可视化卷积神经网络的特征和过滤器
卷积神经网络是一种特殊类型的人工神经网络，广泛应用于图像识别。在这篇文章中，我将重点介绍卷积神经网络如何学习特征
数据科学类简历常见错误以及如何改正
在数据科学领域，初级职位的申请者往往过多，拥有一份好的简历是极其重要的。
理解NLP中的屏蔽语言模型(MLM)和因果语言模型(CLM)
大多数现代的NLP系统都遵循一种非常标准的方法来训练各种用例的新模型，即先训练后微调。
神经网络的学习方式-从网络传播到图卷积
网络传播的不同观点，计算生物学中的一种流行方法，及其与图卷积的关系
在 DWave Quantum Annealer 上运行离散二次模型的图划分
量子退火器是一类可以帮助解决NP-hard和NP-complete问题的量子计算机。下面是一个对社交网络、推荐系统等具有实际意义的例子。
多智能体(MARL)强化学习与博弈论
一些博弈论困境，如著名的布雷斯悖论，对多智能体强化学习有着深刻的影响。
