机器学习和人工智能AI

Walmart lab data scientist面试官曾说：“参加过Kaggle比赛，我会看你的简历；得过一次10%，我会给你发电话面试的邀请；得过2次或者以上10%，我会给on site面试；得过Kaggle前10，我们会谈笑风生。”“我认识的一个学生，之前也曾是无数求职大军中的一员，直到他接触了Kaggle竞赛——短短3个月，他从一个数据科学小白，变成了Ka...

2025-07-18 10:16:00

想发论文，完全找不到创新点？好不容易有思路，改模型、调代码却无从下手？那你一定不要错过“即插即用模块”，这个涨点利器，轻松解决你所有烦恼！其可以帮助我们简化模型设计，快速搭建模型结构，不需要从零开始实现所有组件，建模速度和实验速度都飙升！此外，这些模块还都有标准的接口，可以很方便地替换不同的模块。在实...

2025-07-17 14:36:00

哈喽，大家好~今儿咱们聊聊：SVM vs 随机森林：间隔最大化与投票集成的对比分析。这个问题，其实之前不少人提起过，今儿和大家来一起看看~先分别从SVM和随机森林的基础聊聊~这是一个经典的机器学习对比问题，SVM 与随机森林分别代表间隔最大化的判别式模型与基于集成学习的投票式模型。SVM：间隔最大化SVM通过找到一个最优...

2025-07-16 14:36:00

Python接单是近年来越来越受欢迎的一种兼职方式了。按市场需求排，主要在网络爬虫、Web后台接口和数据处理与分析三个技术点上。后两者在需求上不大，而近两年业界对爬虫技术服务的需求量一直在涨，且有愈演愈烈的趋势，尤其最近这个节点，爬取数据的需求也越来也多了。现在很多圈子里的大佬，都在利用爬虫技术接私活：那Pyt...

2025-07-15 10:36:00

哈喽，大家好~我们平时做统计分析的时候，经常会遇到“假设检验”这种情况。简单来说，假设检验就是想通过数据来验证一个假设是否成立。比如，你可能会想：“这两组数据有没有显著差异？”或者“这个新药的效果是不是比旧药好？”统计检验就是帮助我们回答这些问题的工具。贝叶斯检验的核心思想是：你之前可能对某个假设有一些预...

2025-07-14 14:36:00

哈喽，大家好~今儿再来和大家聊一个关于LSTM的案例：基于历史气象数据的LSTM气候预测。全文内容，非常详细！~ 首先说，LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆）是一种特殊的递归神经网络（RNN），它能够有效解决标准RNN在处理长序列数据时，出现的梯度消失和梯度爆炸问题。因此，LSTM在处理具有时间依赖性的问题时（如...

2025-07-13 23:24:36

大家好，今儿介绍监督学习和无监督学习！面试过的同学，你们的第一个问题是什么，我当年校招问的第一个问题就是这个！咱们今天详细信息的总结一下有监督和无监督算法的区别和联系！！监督学习和无监督学习是机器学习中两种基本的学习范式，它们之间的主要区别在于训练数据的标签信息是否提供。监督学习（Supervised Learnin...

2025-07-12 23:59:40

有人还在为传统CNN的算力瓶颈发愁，好奇边界注意力是怎样突破极限，搞定医疗影像里亚毫米级的超精细分割？如果你对深度学习感兴趣，特别是对卷积神经网络和注意力机制的前沿进展感兴趣，那场直播课千万别错过！我邀请了电子科学与技术专业博士、顶刊审稿人陈老师，为大家深入讲解深度学习领域的最新突破，聚焦卷积神经网络...

2025-07-11 11:06:00

哈喽，大家好哇～很久没和大家分享系统性的内容了。这次，我们做了一个无比、超级全面的机器学习数学基础专栏，非常非常多的干货！！~其实很久以来，后台经常收到这样的私信：数学是不是学不好就搞不了机器学习？我看了一些机器学习课程，但很多地方完全看不懂…我要学到什么程度的数学，才能真正入门？大概率，你只是没有学...

2025-07-10 20:16:00

哈喽，大家好~咱们今天聊聊XGBoost 和随机森林，关于在提升树与投票机制方面的对比。XGBoost 和随机森林（Random Forest）是两种非常流行的集成学习方法。它们都属于树模型的集成方法，但核心机制不同：随机森林属于Bagging（Bootstrap Aggregating）的一种，通过并行训练多个决策树，然后通过投票（分类）或平均（回归）来...

2025-07-10 15:37:00