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摘要： 机器学习和深度学习中的模型都是遵循数学函数的方式创建的。从数据分析到预测建模，一般情况下都会有数学原理的支撑，比如：欧几里得距离用于检测聚类中的聚类。 傅里叶变换是一种众将函数从一个域转换到另一个域的数学方法，它也可以应用于深度学习。 本文将讨论傅里叶变换，以及如何将其用于深度学习领域。 什么是傅里 阅读全文

摘要： 为什么要增加训练数据 机器学习中的数据增强主要通过人工构建数据，增加训练集的大小使模型达到更好的泛化特性。这是一个在机器学习学科中进行的广泛研究的研究领域。 数据增强的主要作用如下： 增加了模型的概括功能； 对于不平衡数据集很有用； 可以最大程度地减少标注工作； 提高了针对对抗性攻击的健壮性； 一般 阅读全文

摘要： Micro-Outlier Removal：这个词听起来不错。但是这个术语是本文的作者首创的。所以应该找不到其他相关的资料，但是看完本篇文章你就可以了解这个词的含义。 在Kaggle 的《Titanic》排行榜中，作者使用这项技术获得了巨大排名飞跃- 在使用这个技术之前排名是12616 使用这个技术 阅读全文

摘要： 分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化，他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。 我们创建以下合成数据用于演示 import pandas as pd # version 1.3.5 imp 阅读全文

摘要： 1、Hybridised Loss Functions for Improved Neural Network Generalisation Matthew C. Dickson, Anna S. Bosman, Katherine M. Malan https://arxiv.org/pdf/22 阅读全文

摘要： 在 SimCLS [2]论文发布后不久，作者又发布了抽象文本摘要任务的SOTA结果 [1]。BRIO在上述论文的基础上结合了对比学习范式。 BRIO解决什么问题？ 上图显示 seq2seq 架构中使用的传统 MLE 损失与无参考对比损失之间的差异。 我们通常使用最大似然估计(Maximum Like 阅读全文

摘要： 数据可视化基本上是数据的图形表示。在探索性数据分析中，可以使用数据可视化来理解变量之间的关系，还可以通过视化数据揭示底层结构或了解数据信息。 有多种工具可以帮助我们创建数据可视化。Seaborn就是其中之一 ，它是一个流行的 Python 数据可视化库。虽然Seaborn也是基于 Matplotli 阅读全文

摘要： 太多的特征会增加模型的复杂性和过拟合，而太少的特征会导致模型的拟合不足。将模型优化为足够复杂以使其性能可推广，但又足够简单易于训练、维护和解释是特征选择的主要工作。 “特征选择”意味着可以保留一些特征并放弃其他一些特征。本文的目的是概述一些特征选择策略： 删除未使用的列 删除具有缺失值的列 不相关的 阅读全文

摘要： 4月25日（星期一）至4月29日（星期五），International Conference in Learning Representations（ICLR）将连续第三年在线举行。它是世界机器学习研究世界上最大，最受欢迎的会议之一：它包含超过一千篇有关主题的论文，包括ML理论，强化学习（RL），计 阅读全文

摘要： 训练深度神经网络是一项具有挑战性的任务。多年来，研究人员提出了不同的方法来加速和稳定学习过程。归一化是一种被证明在这方面非常有效的技术。 在这篇文章中，我将使用类比和可视化的方式来回顾这些方法中，这将帮助您了解它们的产生的原因和思维过程。 为什么要归一化？ 例如，我们现在用两个特征构建一个简单的神经 阅读全文