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摘要： 本文将用数据可视化的方法解释4种支持向量机核函数和参数的区别 简单地说，支持向量机(SVM)是一种用于分类的监督机器学习技术。它的工作原理是计算一个最好地分隔类的最大边距的超平面。 支持向量机除了提供简单的线性分离之外，还可以通过应用不同的核方法进行非线性分类。参数设置也是SVM更好地工作的另一个重 阅读全文

摘要： 在本文中，我们将通过化学的视角探索图卷积网络，我们将尝试将网络的特征与自然科学中的传统模型进行比较，并思考为什么它的工作效果要比传统的方法好。 https://avoid.overfit.cn/post/7cfa0930651b4b4cac912952d8c53d54 阅读全文

摘要： 生成式大语言模型（LLM）可以针对各种用户的 prompt 生成高度流畅的回复。然而，大模型倾向于产生幻觉或做出非事实陈述，这可能会损害用户的信任。 大语言模型的长而详细的输出看起来很有说服力，但是这些输出很有可能是虚构的。这是否意味着我们不能信任聊天机器人，每次都必须手动检查输出的事实?有一些方法 阅读全文

摘要： 在本文中，我将介绍一些简单的方法，可以将Python for循环的速度提高1.3到900倍。 Python内建的一个常用功能是timeit模块。下面几节中我们将使用它来度量循环的当前性能和改进后的性能。 对于每种方法，我们通过运行测试来建立基线，该测试包括在10次测试运行中运行被测函数100K次(循 阅读全文

摘要： Jupyter Notebook（前身为IPython Notebook）是一种开源的交互式计算和数据可视化的工具，广泛用于数据科学、机器学习、科学研究和教育等领域。它提供了一个基于Web的界面，允许用户创建和共享文档，这些文档包含实时代码、方程、可视化和文本。 在数据科学和人工智能领域，Jupyt 阅读全文

摘要： 在使用机器学习构建预测模型时，我们不只是想知道“预测值(点预测)”，而是想知道“预测值落在某个范围内的可能性有多大(区间预测)”。例如当需要进行需求预测时，如果只储备最可能的需求预测量，那么缺货的概率非常的大。但是如果库存处于预测的第95个百分位数(需求有95%的可能性小于或等于该值)，那么缺货数量 阅读全文

摘要： RAG结合了两个关键元素:检索和生成。它首先使用语义搜索等高级技术来浏览大量数据，包括文本、图像、音频和视频。RAG的本质在于它能够检索相关信息，然后作为下一阶段的基础。生成组件利用大型语言模型的能力，解释这些数据块，制作连贯的、类似人类的响应。与传统的生成模型相比，这个过程确保RAG系统可以提供更 阅读全文

摘要： CNN and Bidirectional GRU-Based Heartbeat Sound Classification Architecture for Elderly People是发布在2023 MDPI Mathematics上的论文，提出了基于卷积神经网络和双向门控循环单元(CNN + 阅读全文

摘要： 人工智能辅助撰写文章的技术现在无处不在!ChatGPT已经解锁了许多基于语言的人工智能应用程序，人工智能在任何类型的内容生成中的使用都已经达到了以前前所未有的高度。 在诸如创意写作之类的工作中，人们被要求创造自己的内容。但是由于人工智能在这些任务中的普及和有效性，很人工智能很有可能会被滥用。所以能够 阅读全文

摘要： 模型评估是深度学习和机器学习中非常重要的一部分，用于衡量模型的性能和效果。本文将逐步分解混淆矩阵，准确性，精度，召回率和F1分数。 https://avoid.overfit.cn/post/90571a2233f64dbc80c6732f3e817d6c 阅读全文