标签： 机器学习
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关于机器学习:时间序列中的特征选择在保持性能的同时加快预测速度
当咱们对数据建模时，首先应该建设一个规范基线计划，而后再通过优化对该计划进行批改。在我的项目的第一局部中，咱们…
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关于机器学习:使用扩散模型从文本生成图像
1代的DALLE应用VQ-VAE 的改进版，2代的DALLE2 通过应用扩散模型将图片的生成晋升到了一个新的高…
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关于机器学习:工业级推荐系统中的特征工程
摘要：深度学习期间，与CV、语音、NLP畛域不同，搜推广场景下特色工程依然对业务成果具备很大的影响，并且占据了…
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关于机器学习:最大似然估计MLE入门教程
最大似然预计(Maximum Likelihood Estimation)是一种能够生成拟合数据的任何散布的参…
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关于机器学习:YOLOXPAI加速YOLOX比YOLOV6更快更强
指标检测（object detection）旨在定位并辨认出图像中的指标物体，始终以来都是计算机视觉畛域钻研的…
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关于机器学习:使用时间序列数据预测Apex英雄的玩家活跃数据
在解决单变量工夫序列数据时，咱们预测的一个最次要的方面是所有之前的数据都对将来的值有肯定的影响。这使得惯例的机…
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关于机器学习:学习偏态分布的相关知识和原理的4篇论文推荐
偏态散布(skewness distribution)指频数散布的顶峰位于一侧，尾部向另一侧延长的散布。偏态散…
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关于机器学习:MindSpore易点通如何将PyTorch源码转成MindSpore低阶API并在Ascend芯片上实现单机单卡训练
1 概述本文将介绍如何将PyTorch源码转换成MindSpore低阶API代码,并在Ascend芯片上实现单…
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关于机器学习:将特征转换为正态分布的一种方法示例
正态（高斯）散布在机器学习中起着核心作用，线性回归模型中要假如随机误差等方差并且遵从正态分布，如果变量遵从正态…
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关于机器学习:论文推荐使用带掩码的孪生网络进行自监督学习
最近自我监督学习被器重起来。昨天我通过LinkedIn发现了这项工作，我感觉它很乏味。kaiming大神的MA…