使用PyTorch Lightning构建轻量化强化学习DQN
本文旨在探究将PyTorch Lightning应用于激动人心的强化学习（RL）领域。在这里，我们将使用经典的倒立摆gym环境来构建一个标准的深度Q网络（DQN）模型，以说明如何开始使用Lightning来构建RL模型。 在本文中，我们将讨论： 什么是lighting以及为什么要将它应用于RL 标准 ...
写给程序员的机器学习入门 (一) - 从基础说起
前段时间因为店铺不能开门，我花了一些空余时间看了很多机器学习相关的资料，我发现目前的机器学习入门大多要不门槛比较高，要不过于着重使用而忽视基础原理，所以我决定开一个新的系列针对程序员讲讲机器学习。这个系列会从机器学习的基础原理开始一直讲到如何应用，看懂这个系列需要一定的编程知识（主要会使用 pyth ...
[白话解析] 通俗解析集成学习之bagging，boosting & 随机森林
本文将尽量使用通俗易懂的方式，尽可能不涉及数学公式，而是从整体的思路上来看，运用感性直觉的思考来解释 集成学习。并且用水浒传为例学习。并且从名著中延伸了具体应用场景来帮助大家深入这个概念。 ...
CVPR-2020 AAAI2020 CVPR-2019 NIPS-2019 ICCV-2019 IJCAI-2019 论文超级大合集下载，整理好累，拿走不谢
论文超级大合集下载，整理好累，拿走不谢！！！ ———————————————————————————————————— CVPR 2020 AAAI 2020 CVPR 2019 NIPS 2019 ICCV 2019 IJCAI 2019 ————————————————————————————— ...
ML-Agents（五）GridWorld
[TOC] ML Agents（五）GridWorld GridWorld这个例子比较有意思，它还是运用了Reinforcement Learning来进行学习的，不同的是它运用了视觉观察值（Visual Observations）来训练agent。 如上图所示，Agent就是蓝色的方块，每次它可 ...
【图机器学习】cs224w Lecture 4 - 社区结构
Stanford cs224w课程笔记：之前提到图中节点具有扮演不同角色，而角色的概念和社区互补，社区突出的是一个具有密切联系和相似特性的节点集合。本文涉及了社区的定义和量化方式，并介绍了两种进行社区聚类的算法。 ...
Kaggle竞赛入门（四）：随机森林算法的Python实现
首先导入数据，将数据分为训练集和测试集： import pandas as pd # Load data melbourne_file_path = '../input/melbourne-housing-snapshot/melb_data.csv' melbourne_data = pd.rea ...
Kaggle竞赛入门（三）：用Python处理过拟合和欠拟合，得到最佳模型
本文翻译自kaggle learn，也就是kaggle官方最快入门kaggle竞赛的教程，强调python编程实践和数学思想（而没有涉及数学细节），笔者在不影响算法和程序理解的基础上删除了一些不必要的废话，毕竟英文有的时候比较啰嗦。 一.什么是过拟合和欠拟合？ 过拟合的含义就是当前模型十分符合训练集 ...
Kaggle竞赛入门（二）：如何验证机器学习模型
本文翻译自kaggle learn，也就是kaggle官方最快入门kaggle竞赛的教程，强调python编程实践和数学思想（而没有涉及数学细节），笔者在不影响算法和程序理解的基础上删除了一些不必要的废话，英文有的时候比较啰嗦。 一.什么是模型验证 模型验证在机器学习当中非常重要，因为有的时候拟合出 ...
【图机器学习】cs224w Lecture 3 - Motif, Graphlet 及 结构性角色
Stanford cs224w课程笔记：通过研究 motif, graphlet 分别从整个图和节点层面提取结构信息，并利用提取得到的信息对结构性角色进行聚类 ...
【图机器学习】cs224w Lecture 1 & 2 - 图的性质 及 随机图
Stanford cs224w课程笔记：介绍用于描述图的特征及性质，并介绍 ER随机图、Small-World图模型、Kronecker图模型 ...
Inception系列回顾
博客： "博客园" | "CSDN" | "blog" [TOC] 写在前面 Inception 家族成员：Inception V1（GoogLeNet）、BN Inception、Inception V2、Inception V3、Inception ResNet V1、Inception V4、 ...
Kaggle竞赛入门(一)：决策树算法的Python实现
本文翻译自kaggle learn，也就是kaggle官方最快入门kaggle竞赛的教程，强调python编程实践和数学思想（而没有涉及数学细节），笔者在不影响算法和程序理解的基础上删除了一些不必要的废话，毕竟英文有的时候比较啰嗦。 一.决策树算法基本原理 背景：假设你的哥哥是一个投资房地产的大佬， ...
神奇的Batch Normalization 仅训练BN层会发生什么
您可能会感到惊讶，但这是有效的。 最近，我阅读了arXiv平台上的Jonathan Frankle，David J. Schwab和Ari S. Morcos撰写的论文“Training BatchNorm and Only BatchNorm: On the Expressive Power ...
[机器学习实战-kNN算法]约会网站问题和手写数字系统实例
[toc] 注：本实验的源代码和测试数据已经上传到git上，链接如下： 注： "Vanish/kNN_Example" 一、实验目的 1. 通过简单例子学习k 近邻算法的原理。 2. 使用k 近邻算法改进约会网站。 3. 使用k 近邻算法编写手写识别系统。 二、实验内容与设计思想 实验内容： 1. ...
Faiss向量相似性搜索
移步bdata-cap.com Faiss 快速入门（1） Faiss 更快的索引（2） Faiss低内存占用（3） Faiss 构建: clustering, PCA, quantization（4） 如何选择Faiss索引（5） 官网地址 ，你也可以访问我的Github，运行代码。 本文是基于官 ...
解决过拟合：如何在PyTorch中使用标签平滑正则化
什么是标签平滑？在PyTorch中如何去使用它？ 在训练深度学习模型的过程中，过拟合和概率校准(probability calibration)是两个常见的问题。一方面，正则化技术可以解决过拟合问题，其中较为常见的方法有将权重调小，迭代提前停止以及丢弃一些权重等。另一方面，Platt标度法和isot ...
精度是远远不够的：如何最好地评估一个分类器？
分类模型（分类器）是一种有监督的机器学习模型，其中目标变量是离散的（即类别）。评估一个机器学习模型和建立模型一样重要。我们建立模型的目的是对全新的未见过的数据进行处理，因此，要建立一个鲁棒的模型，就需要对模型进行全面而又深入的评估。当涉及到分类模型时，评估过程变得有些棘手。 在这篇文章中，我会做详细 ...
李宏毅老师机器学习课程笔记_ML Lecture 3-1: Gradient Descent
引言： 这个系列的笔记是台大李宏毅老师机器学习的课程笔记 视频链接（bilibili）： "李宏毅机器学习(2017)" 另外已经有有心的同学做了速记并更新在github上： "李宏毅机器学习笔记(LeeML Notes)" 很久都没有用高数及线性代数的知识，很多都生疏了，这节课有很多的数学公式及概 ...
MASK-RCNN(2)
2. Network Architecture 网络分为两个部分:第一部分是backbone卷积网络,用于提取整张图的特征;第二部分是head,用于对ROI进行处理,分为两个分支,一个分支用来对box分类和回归,另一部分进行mask预测。 网络的Backbone采用ResNet或者FPN(Featu ...
