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将梯度提升模型与 Prophet 相结合可以提升时间序列预测的效果
将Prophet的预测结果作为特征输入到 LightGBM 模型中进行时序的预测
2022 年 4 月 10篇 ML 研究论文推荐
Google 的 5400 亿参数 PaLM、Pathways、Kubric、Tensor Programs、Bootstrapping Reasoning With Reasoning、Sparse all-MLP 架构
假设检验中的第一类错误和第二类错误
这是支撑统计学中假设检验的最重要概念
高斯朴素贝叶斯分类的原理解释和手写代码实现
朴素贝叶斯假设每个参数（也称为特征或预测变量）具有预测输出变量的独立能力。所有参数的预测组合是最终预测，它返回因变量被分类到每个组中的概率，最后的分类被分配给概率较高的分组（类）。
多任务学习中的网络架构和梯度归一化
多任务学习（Multi-task learning, MTL），旨在用其他相关任务来提升主要任务的泛化能力，多个任务共享一个结构并在一次正向传递中产生多个推理。
使用分布外数据去除不需要的特征贡献，提高模型的稳健性
分布外数据增强训练可以提高 DNN 的准确性和效率，通过抗性训练可以让 DNN 更加健壮，让模型更不容易受到扰动的影响。
计算机视觉的半监督模型：Noisy student, π-Model和Temporal Ensembling
今天我将讨论一些在过去十年中出现的主要的半监督学习模型。
JoJoGAN One-Shot Face Stylization：使用 StyleGAN 创建 JoJo风格人脸头像
JoJoGAN 是一种One-Shot风格迁移模型，可让将人脸图像的风格迁移为另一种风格。
用于时间序列异常检测的学生化残差（ studentized residual）的理论和代码实现
学生化这个词其实就是studentized的中文直译，因为约定俗成了所以也没什办法，studentized就是把其他分布转换成t分布，所以其实 studentized residual 翻译为 化残差，要比 学生化残差 更自然，也更好理解
深度学习项目示例 使用自编码器进行模糊图像修复
本文将介绍使用深度学习技术实现一个对图像进行去模糊处理的项目的完整流程，希望对你有所帮助
用于Transformer的6种注意力的数学原理和代码实现
Transformer 的出色表现让注意力机制出现在深度学习的各处。本文整理了深度学习中最常用的6种注意力机制的数学原理和代码实现。
深度学习的显卡对比评测：2080ti vs 3090 vs A100
显卡大幅降价了但是还可以再等等，新的40系列显卡也要发售了，所以我们先看看目前上市的显卡的性能对比，这样也可以估算下40显卡的性能，在以后购买时作为参考。
5篇关于强化学习在金融领域中应用的论文推荐
近年来机器学习在各个金融领域各个方面均有应用，其实金融领域的场景是很适合强化学习应用
使用 Python 进行数据清洗的完整指南
在本文中将列出数据清洗中需要解决的问题并展示可能的解决方案，通过本文可以了解如何逐步进行数据清洗。
7种不同的数据标准化(归一化)方法总结
本文总结了 7 种常见的数据标准化(归一化)的方法。
论文回顾：Batch Augmentation，在批次中进行数据扩充可以减少训练时间并提高泛化能力
Batch Augmentation(BA)：提出使用不同的数据增强在同一批次中复制样本实例，通过批次内的增强在达到相同准确性的前提下减少了SGD 更新次数，还可以提高泛化能力。
LSTM 已死，事实真是这样吗？
保持理性，通过实践检验才能公正地评估数据科学中的概念
TensorFlow和Pytorch中的音频增强
本文将介绍TF和Pytorch这两个非常流行的深度学习框架中进行音频数据增强的方法
特征工程：基于梯度提升的模型的特征编码效果测试
树形结构为什么不需要归一化?使用独热编码和标签编码对模型的表现影响大吗？
使用格拉姆角场(GAF)以将时间序列数据转换为图像
这篇文章将会详细介绍格拉姆角场 （Gramian Angular Field），并通过代码示例展示“如何将时间序列数据转换为图像”。