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摘要： 一提到特征工程，我们立即想到是表格数据。但是我们也可以得到图像数据的特征，提取图像中最重要的方面。这样做可以更容易地找到数据和目标变量之间的映射。 这样可以使用更少的数据和训练更小的模型。更小的模型可以减少预测所需的时间。这在部署到边缘设备时特别有用。另一个好处是，可以更确定模型使用什么来进行这些预 阅读全文

摘要： Pandas是一个在数据科学中常用的功能强大的Python库。它可以从各种来源加载和操作数据集。当使用Pandas时，默认选项就已经适合大多数人了。但是在某些情况下，我们可能希望更改所显示内容的格式。所以就需要使用Pandas的一些定制功能来帮助我们自定义内容的显示方式。 1、控制显示的行数 在查看 阅读全文

摘要： 对于二元分类，分类器输出一个实值分数，然后通过对该值进行阈值的区分产生二元的相应。例如，逻辑回归输出一个概率(一个介于0.0和1.0之间的值);得分等于或高于0.5的观察结果产生正输出(许多其他模型默认使用0.5阈值)。 但是使用默认的0.5阈值是不理想的。在本文中，我将展示如何从二元分类器中选择最 阅读全文

摘要： 支持向量机是一种监督学习技术，主要用于分类，也可用于回归。它的关键概念是算法搜索最佳的可用于基于标记数据(训练数据)对新数据点进行分类的超平面。 一般情况下算法试图学习一个类的最常见特征(区分一个类与另一个类的特征)，分类是基于学习到的这些代表性特征(因此分类是基于类之间的差异)。支持向量机的工作方 阅读全文

摘要： Stable Diffusion 2.0在前几天已经发布了，新版本在上一个版本的基础上进行了许多改进。OpenCLIP中新的深度检测和更好的文本到图像模型是主要的改进之一。 有很多的文章介绍了Stable Diffusion 2.0的改进，所以我们就不多介绍了，这里我们将介绍如何在本地PC上尝试新版 阅读全文

摘要： 使用Python根据汇总统计信息添加新特性，本文将告诉你如何计算几个时间序列中的滚动统计信息。将这些信息添加到解释变量中通常会获得更好的预测性能。 简介 自回归 多变量时间序列包含两个或多个变量，研究这些数据集的目的是预测一个或多个变量，参见下面的示例。 上图是包含9个变量的多变量时间序列。这些是智 阅读全文

摘要： 在前三部分中我们介绍了CUDA开发的大部分基础知识，例如启动内核来执行并行任务、利用共享内存来执行快速归并、将可重用逻辑封装为设备函数以及如何使用事件和流来组织和控制内核执行。 本文是本系列的最后一部分，我们将讨论原子指令，它将允许我们从多个线程中安全地操作同一内存。我们还将学习如何利用这些操作来创 阅读全文

摘要： Pytorch的一个强化的学习教程（ Train a Mario-playing RL Agent）使用超级玛丽游戏来学习双Q网络(强化学习的一种类型)，官网的文章只有代码， 所以本文将配合官网网站的教程详细介绍它是如何工作的，以及如何将它们应用到这个例子中。 强化学习是如何起作用的 机器学习可以分 阅读全文

摘要： 偏差-方差权衡”是ML/AI中被经常提到的一个流行概念。我们这里用一个直观的公式来对它进行解释: MSE = Bias² + Variance 本文的目的并不是要证明这个公式，而是将他作为一个入口，让你了解统计学家如何以及为什么这样构建公式，以及我们如何判断是什么使某些估算器比其他估算器更好。 用公 阅读全文

摘要： 神经网络架构和训练、自学习、棋盘对称性、Playout Cap Randomization，结果可视化 从我们之前的文章中，介绍了蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 的工作原理以及如何使用它来获得给定棋盘状态的输出策略。我们也理解神经网络在 MCTS 中的两个主要作用；通过神经网络的策略输出来指导探索，并 阅读全文