Learn 第29页

对比学习(Contrastive Learning) (2)

《SupervisedContrastiveLearning》该工作将原来自监督学习(self-supervised)的对比学习思想扩展到全监督学习(full-supervised)，相比于上一篇SimCLR

weiweiweimengting·2024-01-23 07:01

《Learning to Reweight Examples for Robust Deep Learning》笔记

[1]用meta-learning学样本权重，可用于classimbalance、noisylabel场景。

HackerTom·2024-01-23 06:54

《Python数据分析技术栈》第06章使用 Pandas 准备数据 07 修改 DataFrame 对象 Modifying DataFrame objects

ModifyingDataFrameobjects《Python数据分析技术栈》第06章使用Pandas准备数据07修改DataFrame对象ModifyingDataFrameobjectsInthissection,wewilllearnhowtochangethenamesofcolumnsandaddanddeletecolumnsandrows

Python私教·2024-01-23 06:30

fit,transform,fit_transform详解

sklearn里的封装好的各种算法使用前都要fit，fit相对于整个代码而言，为后续API服务。

wang_xuecheng·2024-01-23 03:10

81、计算机基础：数据流加载以及为什么要做权值预加载

本节我们开启对手写的resnet50模型的第二个优化，对应到仓库中的优化代码为https://gitee.com/iwaihou/cv_learning_from_scratch/tree/master

董董灿是个攻城狮·2024-01-23 02:11

多场景建模：阿里多场景多任务元学习方法M2M

multi-scenariomulti-taskmetalearningapproach(M2M)背景广告领域大部分是针对用户建模的，像点击率预估，很少有针对广告主需求建模（广告消耗预估、活跃率/流失率预估

巴拉巴拉朵·2024-01-23 00:35

监督、半监督和无监督学习各自的概念和它们的的区别和联系

下面是它们的概念、区别和联系：1.监督学习（SupervisedLearning）：-概念：监督学习是一种机器学习方法，其中模型通过从已标记的训练数据中学习来进行预测。

qq_45091396·2024-01-23 00:31

图神经网络X项目｜基于图神经网络的电商行为的预测（5%）

项进行模拟测试数据集构建技巧一——查看数据集构建进度JupyterNotebook学习人工智能的好帮手【JupyterNotebook】快速上手轻松玩明白数据集数据集下载数据集下载地址数据集调用fromsklearn.prepro

晓源Galois·2024-01-23 00:24

生物信息学导论-北大-新一代测序NGS：转录组分析RNA-Seq 1

ref:https://www.coursera.org/learn/sheng-wu-xin-xi-xue/home本文主要来自本课的讲义+搜索内容。

陆沙·2024-01-23 00:50

分享 8 个 Laravel 模型时间戳使用技巧

原文链接：https://learnku.com/laravel/t/39353讨论请前往专业的Laravel开发者论坛：https://learnku.com/LaravelLaravel默认情况下，

summerbluet·2024-01-22 23:14

XPath 解析以及 re正则

HarryPotter29.99LearningXML39.95选取节点XPath使用路径表达式在XML文档中选取节点。节点是通过沿着路径或者step来选取的。

姓高名旭升·2024-01-22 21:44

2021.11.21｜学习记录与积累｜生命的荣耀在于跌倒后能够站起来

WelcometoFirry'slearninglog.Thisisthe59_thdayofmyrecord.——————————欢迎来每日外语朗读小组打卡哦！

SciPsyLearning·2024-01-22 20:26

flair.embeddings 对句子进行向量

importnumpyasnpimportpandasaspdfromgensim.modelsimportKeyedVectorsfromsklearn.clusterimportKMeansfromflair.dataimportSentencefromflair.embeddingsimportWordEmbeddings

图灵与对话·2024-01-22 19:18

VC++中使用OpenCV进行形状和轮廓检测

原图下载地址为：https://github.com/murtazahassan/Learn-OpenCV-cpp-in-4-Hours/blob

雪域迷影·2024-01-22 19:14

支持向量机-sklearn.svm

一、学习SVC()类的主要参数和属性1、svm.SVC类的主要参数含义参数含义C浮点数，默认为1.0，表示误差项惩罚参数。C越小对误分类的惩罚越小，决策平面越光滑；C越大对误分类的惩罚越大，越倾向于精确地分类。kernel字符串，默认rbf,是‘linear’，‘poly’，‘rbf’，‘sigmoid’中的一个，表示核函数的类型。degree整数，默认为3，表示多项式核函数（‘poly’)的次数

G_瑞琴·2024-01-22 18:36

sklearn学习1----sklearn.SVM.SVC

1、SVM有两种作用：分类和回归，分类是用SVC，回归用SVR。2、SVC：（中文官网）重点在svm.SVC()，fit(X,Y)，以及SVC中的参数。3、SVC参数：①C，C是控制软间隔中的松弛变量是否起作用，C越大表明越宽松，对松弛变量更容忍，C越小越严格，等于0时表示不允许有数据在支持向量之间。②kernel，核函数，kernel='rbf'表示高斯核函数（也就是径向基），kernel=‘l

weixin_30551947·2024-01-22 18:06

第七章：支持向量机SVM：1. sklearn.svm.SVC 1.1 代码 2.核函数 3.软间隔

SVM一、支持向量机SVM1.sklearn.svm.SVC1.1代码2.核函数3.软间隔一、支持向量机SVM主要是寻找决策边界。第二层：类：1.sklearn.svm.SVC例如，svm将两类分开。

qq_53982314·2024-01-22 18:06

sklearn.svm.SVC 参数说明

sklearn中的SVC函数本身这个函数也是基于libsvm实现的，所以在参数设置上有很多相似的地方。（PS:libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO）。

人鱼线·2024-01-22 18:36

sklearn.svm.SVC 支持向量机-简介

sklearn.svm.SVC是Scikit-learn（一个常用的机器学习库）中的一个类，用于支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）算法中的分类任务。

我有明珠一颗·2024-01-22 18:03

python语音情感分类（训练过程+预测）

1.SVMimportlibrosaimportosfromrandomimportshuffleimportnumpyasnpfromsklearnimportsvmimportjoblibimportsklearn

小孔不爱coding·2024-01-22 17:25

20th May English oral learning summary

WhileSheldonwastryingtoexplaintheproblemoftransportationtoLeonard,Dr.GablehousercameandintroducedthemDennisKim,whoisahighlysought-afterdoctoralcandidate.Sheldonfirstlydidn'ttakeDennisseriouslybecauseh

rusty6kimo·2024-01-22 17:42

sklearn-9模型持久化

在用sklearn训练了模型之后，需要保存模型，以便日后使用。下面介绍了关于如何持久化sklearn模型的方法。

ltochange·2024-01-22 16:59

VTK_Learning_图形基本操作进阶_法向量计算

1.点法向量和单元法向量三维平面的法向量是指垂直于该平面的三维向量。曲面在某点P处的法向量为垂直于该点切平面的向量。对于一个网格模型，其每一个点和单元都可以计算一个法向量，在三维计算机图形学中法向量一个重要应用是光照和阴影计算。对于网格模型，模型是有一定数量的面片（单元）来逼近的，面片越多，则模型越精细；反之，则越粗糙。在计算网格模型的法向量时，单元法向量计算比较简单，可以通过组成每个单元的任意两

江南又旧雨·2024-01-22 16:23

4D毫米波雷达——FFT-RadNet 目标检测与可行驶区域分割 CVPR2022

论文地址：RawHigh-DefinitionRadarforMulti-TaskLearning代码地址：https://github.com/valeoai/RADIal/tree/main1、模型框架

一颗小树x·2024-01-22 16:20

适合初学者的机器学习资料合集（可快速下载）

GitCode官方·2024-01-22 15:32

流利说懂你英语笔记要点句型·核心课·Level 6·Unit 1·Part 2·Learning Listening Talking about Verbs 1

Listening--TalkingaboutVerbs1Nowthatyou'restudyingEnglishatahighlevel,youneedtobeabletotalkaboutthelanguageitself.Oneofthebiggestareasofconfusionforstudentsisthedifferencebetweenthepasttenseandthepres

羲之大鹅video·2024-01-22 15:07

09-29 Intro to Machine Learning

第一个机器学习模型使用Pandas读取数据机器学习的第一步是处理数据，对于很多表格数据(如.csv文件)，我们使用pandas库来处理。加载数据并查看数据总体情况：importpandasaspdiowa_file_path='../input/home-data-for-ml-course/train.csv'home_data=pd.read_csv(iowa_file_path)home_d

一只大鸽子·2024-01-22 14:58

0925每日一词（suffice）

ForadvancedEnglishlearner,learningawordonedaydoesn'tsuffice.(2)造句证据不足以定罪。

葉鴻·2024-01-22 14:54

学习是创造但不是消耗

今天上了美国AL（AccleratedLearning）加速学习法工作坊第一天，很高兴透过好朋友Marcy老师介绍，来上了Melaine老师的课程。

郭立中Jack·2024-01-22 13:09

Requirement already satisfied:

Requirementalreadysatisfied:就可以：pipinstall--target=路径要下载的内容具体案例如图错误情况：C:\Users\Administrator>pipinstallscikit-learnRequirementalreadysatisfied

挽了个球球·2024-01-22 13:33

Talking about your company

Inourlasttwolessons,welookedathowtotalkaboutyourjobandyourwork.Today,we’regoingtolearnhowtotalkaboutyourcompany.Anytimeyoutalkaboutyourwork

进击切图仔·2024-01-22 12:26

2020-07-09

读懂一本书——樊登阅读法》+#书写人生成长会#1.今天读了《读懂一本书——樊登阅读法》第3.4章第3章讲两个内容，一，大家对读书的误解;二，怎么选择一本好书5个误区：1.读书没有用，不断发展的社会，keeplearning

刘真成长日记·2024-01-22 11:39

数据集笔记：UJIIndoorLoc

1数据集介绍UJIIndoorLoc-UCIMachineLearningRepositoryUJIIndoorLoc是一个多建筑多楼层的室内定位数据库，用于测试依赖于WLAN/WiFi指纹的室内定位系统

UQI-LIUWJ·2024-01-22 10:53

2021-08-18

utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-download-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLearnPai2%

a6ec596ea603·2024-01-22 10:35

深度学习记录--学习率衰减(learning rate decay)

学习率衰减mini-batch梯度下降最终会在最小值附近的区间摆动(噪声很大)，不会精确收敛为了更加近似最小值，采用学习率衰减的方法随着学习率的衰减，步长会逐渐变小，因此最终摆动的区间会很小，更加近似最小值如下图，蓝色曲线表示mini-batch梯度下降，绿色曲线表示采用学习率衰减的梯度下降学习率衰减的实现1epoch=遍历数据1次是学习率衰减的超参数，是初始学习率，是遍历次数其他衰减方案是初始学

蹲家宅宅·2024-01-22 10:12

Language Agents with Reinforcement Learning for Strategic Play in the Werewolf Game

LanguageAgentswithReinforcementLearningforStrategicPlayintheWerewolfGame马上写，先占个位置111

陈超帅·2024-01-22 10:31

Deep learning–based MR‐to‐CT synthesis: The influence of varying gradient echo–based MR images as...

2020年运用分割网络做的图像生成，网络：3D-UNet已配准的数据进行实验该实验对输入数据进行配置，从中发现不同配置下的输入数据对实验产生的影响，从而探究影响生成结果的参数。数据：采集人和犬骨盆区域的MR和CT扫描，使用非刚性配准进行配对。数据是配准以后且配对的。数据十分难获取。数据：17个犬类+23个人类实验数据。人类数据：27个病人前列腺癌评估标准：峰值SNR，平均绝对误差和平均误差来重建H

22f9d17d554d·2024-01-22 10:25

【博士每天一篇论文-技术综述】Machine Learning With Echo State Networks 一篇系统讲解ESN知识的五星文章

阅读时间：2023-11-211介绍年份：2020作者：徐元超，曼尼托巴大学期刊：无引用量：无这篇文章是一篇技术报告，从递归神经网络（RNNs）引入到回声状态网络（ESNs）。说明了RNNs的局限性，并引入了储层计算和ESN的概念。非常系统详细的介绍了ESN的数学模型、属性（echostateproperty）、意义、训练方法、深度ESN的以、ESN的应用和局限性、以及未来的研究方向。2创新点这篇

Better Bench·2024-01-22 09:00

How to disagree with ideas

Intoday’slessonwe’regoingtolearnhowtodisagreewithideas.Peopledisagreewitheachother’sideasallthetime.Infact

进击切图仔·2024-01-22 09:59

尚硅谷2020最新版宋红康JVM教程-16-垃圾回收相关概念

转载：https://www.bilibili.com/video/BV1PJ411n7xZ参考：https://gitee.com/moxi159753/LearningNotes/tree/master

亚索@哈塞给·2024-01-22 09:12

JVM教程-16-垃圾回收相关概念

转载：https://www.bilibili.com/video/BV1PJ411n7xZ参考：https://gitee.com/moxi159753/LearningNotes/tree/master

zgcadmin·2024-01-22 09:41

TensorFlow for Beginners

TensorFlowforBeginnersimageGetyourhandsonthelatestandeasiestTensorFlowcourse.Devicesaregettingsmarterthankstomachinelearningandartificialintelligence

寺院的研究僧·2024-01-22 09:59

机器学习实战学习记录（github）

机器学习实战学习记录（github）可见我的github：https://github.com/monkeyhlj/machine_learning_bymyself刚刚建好，后面的学习记录会一直在这个仓库里面更新

monkeyhlj·2024-01-22 07:00

NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 04.基于 XAI 的强化学习方法，用于社交物联网内容的文本摘要

总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言XAI-BasedReinforcementLearningApproachforTextSummarizatio

yuyuyu_xxx·2024-01-22 07:57

译文《Learning to Drive in a Day》

摘要——我们展示了深度强化学习在自动驾驶中的首次应用。从随机初始化的参数中，我们的模型能够使用单个单眼图像作为输入，在少数训练集中学习车道跟随策略。我们提供一个通用且易于获得的奖励：车辆在没有安全驾驶员控制的情况下行驶的距离。我们使用一种连续的、无模型的深度强化学习算法，所有的探索和优化都在车辆上进行。这证明了自动驾驶的一个新框架，它摆脱了对定义的逻辑规则、映射和直接监督的依赖。我们讨论了将这种方

qq_16740151·2024-01-22 06:34

论文精读--ResNet

论文撑起计算机视觉半边天的ResNet【论文精读】_哔哩哔哩_bilibiliAbstractDeeperneuralnetworksaremoredifficulttotrain.Wepresentaresiduallearningframeworktoeasethetrainingofnetworksthataresubstantiallydeeperthanthoseusedpr

__如果·2024-01-22 05:29

Java学习:手写一个简单Rpc框架

java一、Server二、Client三、运行结果关于Rpc框架会用到动态代理,对动态代理不清楚可以看我另一篇文章:动态代理一、Server1、先定义一个接口packageLearnRpc.Server

我爱夜来香A·2024-01-22 04:52

监督学习、半监督学习、无监督学习三者的本质区别是什么，代表算法有哪些？

以下是它们的基本概念和代表性算法：监督学习（SupervisedLearning）：本质区别：在监督学习中，算法接收带有标签的训练数据，学习输入与输出之间的映射关系。目标是通过学习从输入到输出的映射

神笔馬良·2024-01-22 04:09

[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用L4-Prompt-learning & Delta-learning

Prompt-LearningandDelta-Tunning背景和概览但是从T5开始，大模型越来越大了。微调很难了。

N刻后告诉你·2024-01-22 04:36

为了这口醋，包的这饺子。为了Selenium，学有限的CSS，逐步替换XPATH

LearnaboutCSSrulesandpseudo-classestohelpyoumoveyourXPATHlocatorstoCSS.1.最基本IdElementTypeDirectChildChildorSub-ChildClass2

aiXpert·2024-01-22 03:16

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