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使用PyTorch手写代码从头构建完整的LSTM
这是一个造轮子的过程，但是从头构建LSTM能够使我们对体系结构进行更加了解，并将我们的研究带入下一个层次。
为什么中位数（大多数时候)比平均值好
开始我的数据分析冒险之旅，我发现了解数据描述的主要统计方法是非常必要的。当我深入研究时，我意识到我很难理解为给定的数据选择哪个集中趋势指标有三种:平均值，中位数和众数
自动美化你的Matplotlib ，使用Seaborn控制图表的默认值
如果您曾经在 Python 中进行过数据可视化，那么很可能您使用了 Matplotlib 库。
在Python中用Seaborn美化图表的3个示例
本篇文章可以看作是上篇文章的延续，对于想美化自己图表的小伙伴可以看看。
机器学习中评估分类模型性能的10个重要指标
在这篇文章中，我们将学习10个最重要的模型性能度量，这些度量可用于评估分类模型的模型性能。以下是我们将通过示
15个能使你工作效率翻倍的Jupyter Notebook的小技巧
概述在数据科学界，Jupyter Notebook是一个受欢迎的工具，采用率很高。本文旨在分享一些很酷的技巧
DevOps与机器学习的集成：使用Jenkins自动调整模型的超参数
Jenkins是真的好用
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假设检验，一劳永逸
Adam 优化算法详解
选择优化算法可能是在数分钟，数小时或数天（有时甚至是数周）内获得高质量结果的区别
算法大赛神器:集成学习方法关键点介绍
本文的目的是介绍集成学习方法的各种概念。将解释一些必要的关键点，以便读者能够很好地理解相关方法的使用，并能够
DNN、CNN和RNN的12种主要dropout方法的数学和视觉解释
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机器学习模型生产环境部署的四种系统架构总结
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推荐系统的PMF - 概率矩阵分解和协同过滤
自动化推荐系统通常用于根据现有的偏好数据为用户提供他们感兴趣的产品建议。文献中通常描述了不同类型的推荐系统。
使用Numpy进行深度学习中5大反向传播优化算法的性能比较
在本文中，我们将通过计算二次凸函数的最优点来比较主要的深度学习优化算法的性能。
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极限学习机（ELM, Extreme Learning Machines）是一种前馈神经网络
为文本摘要模型添加注意力机制：采用LSTM的编解码器模型实现
摘要是自然语言处理领域中最具挑战性和最有趣的问题之一。它是一个从多种文本资源(如书籍、新闻文章、博客文章、
通俗易懂的讲解奇异值分解(SVD)和主成分分析(PCA)
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Kaggle的数据科学黑客大会最有趣和最具挑战性的一件事是：在公共和私有的排行榜中，努力保持同样的排名。
循环生成网络 CycleGan 原理介绍
本文旨在解释“循环生成网络 CycleGan ”的内部工作原理，以及如何将其应用于解决现实世界中的任务。
从LeNet到EfficientNet：CNN的演变和特点总结
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