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摘要： 异常检测是指数据科学中可帮助发现数据集中的异常值有用的技术。异常检测在处理时间序列数据时特别有用。例如时间序列数据来自传感器测量结果（例如压力和温度），由于设备故障和瞬态现象等问题包含许多异常点， 异常检测有助于消除这些点异常值，以优化时间序列数据中的信号。对于销量预测等需求异常点也可以表示为活动或 阅读全文

摘要： 图像模糊是由相机或拍摄对象移动、对焦不准确或使用光圈配置不当导致的图像不清晰。为了获得更清晰的照片，我们可以使用相机镜头的首选焦点重新拍摄同一张照片，或者使用深度学习知识重现模糊的图像。由于我的专长不是摄影，只能选择使用深度学习技术对图像进行去模糊处理！ 在开始这个项目之前，本文假定读者应该了解深度 阅读全文

摘要： 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。 1、Full Attention 2017的《Attention is All You Need》中的编码器-解码器结构实现中提出。它结构并不复杂，所以不难理解。 上 阅读全文

摘要： 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。 但是在本文之前一定要说下的是：本文并不推荐现在就买显卡，除非必须，现在一定不要买显卡，谁买谁吃亏，目前的情况是，“等” 就对了 回到正题，在这篇 阅读全文

摘要： 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的，但是由于金融领域真金白银的，以目前强化学习的学习效率估计愿意尝试的人不多，但是并不妨碍我们学习和了解这方面的知识。 Reinforcement learning in market games(arxiv 071 阅读全文

摘要： 你一定听说过这句著名的数据科学名言： 在数据科学项目中， 80% 的时间是在做数据处理。 如果你没有听过，那么请记住：数据清洗是数据科学工作流程的基础。机器学习模型会根据你提供的数据执行，混乱的数据会导致性能下降甚至错误的结果，而干净的数据是良好模型性能的先决条件。当然干净的数据并不意味着一直都有好 阅读全文

摘要： 数据的归一化是数据预处理中重要的的一步，很多种方法都可以被称作数据的归一化，例如简单的去除小数位，而更高级归一化技术才能对我们训练有所帮助，例如 z-score 归一化。 所以本文总结了 7 种常见的数据标准化(归一化)的方法。 Decimal place normalization Data ty 阅读全文

摘要： 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。 Batch Augmentation (BA) 没有 BA 的普通SGD： 一个具有损失函数 ℓ (w, xn, yn) 阅读全文

摘要： 就像 20 世纪初，爱因斯坦的 Annus mirabilis 论文成为了量子力学的基础。只是这一次，是 AlexNet 论文 [1]，这是一种挑战计算机视觉的架构，并重新唤起了人们对机器学习（后来转变为深度学习）的兴趣。在过去的十年里，人们见证了机器学习领域革命性的进步，这是无可否认的。 这种巨大 阅读全文

摘要： 对于图像相关的任务，对图像进行旋转、模糊或调整大小是常见的数据增强的方法。 因为图像的自身属性与其他数据类型数据增强相比，图像的数据增强是非常直观的，我们只需要查看图像就可以看到特定图像是如何转换的，并且使用肉眼就能对效果有一个初步的评判结果。 尽管增强在图像域中很常见，但在其他的领域中也是可以进行 阅读全文