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kaggle竞赛总结分析-孟加拉语预测
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数据结构
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卷积
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Q-learning算法
猜想(个人意淫)
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似然函数
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EM算法
机器学习本质问题理解
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pca
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CNN+强化学习
cnn误差分析
误差传递
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梯度计算
cnn误差分析
反向传播
cnn误差分析
多维矩阵
牛顿法解析
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牛顿法解析
二阶导
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牛顿法解析
海森矩阵
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牛顿法解析
猜想
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创意
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概率分布
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二项分布
机器学习算法的概率解释--二项分布
参数估计
EM算法
机器学习算法的概率解释--二项分布
beta分布
EM算法
机器学习算法的概率解释--二项分布
贝叶斯
机器学习算法的概率解释--二项分布
数据特征
幸存者偏差与纳什均衡
完备数据
幸存者偏差与纳什均衡
幸存者偏差
幸存者偏差与纳什均衡
非准确特征
幸存者偏差与纳什均衡
博弈论
幸存者偏差与纳什均衡
纳什均衡
幸存者偏差与纳什均衡
数据处理
Python从入门到放弃(6)-图像时序表格数据处理
算法应用中的细节问题(1)
皮尔逊系数
算法应用中的细节问题(1)
算法的概率本质
算法应用中的细节问题(1)
概率评价
算法应用中的细节问题(1)
机器学习算法
模型评估问题
面试题
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gradio
SD模型
模型工具
模型工程化
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算法收敛
算法应用中的细节问题(2)
聚类效果判定
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决策树本质
算法应用中的细节问题(2)
机器学习项目
一个完整的机器学习项目流程
项目流程
一个完整的机器学习项目流程
EM算法
EM算法
jensn不等式
EM算法
共轭分布
EM算法
张量分解
矩阵补全协同过滤
网络加速
矩阵补全协同过滤
矩阵分解
矩阵补全协同过滤
协同过滤
矩阵补全协同过滤
矩阵不全
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神经网络加速
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机器学习假设
数据,算法是对是错
假设独立
数据,算法是对是错
假设线性
数据,算法是对是错
各种假设
数据,算法是对是错
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PageRank搜索:搜索引擎网页排序算法
转移概率
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有向图图模型
PageRank搜索:搜索引擎网页排序算法
自相关系数
时间序列模型
AR模型
时间序列模型
MA模型
时间序列模型
时间序列
时间序列模型
平稳序列
时间序列模型
决策树
决策树c++实现
c++实现
c++代码rgb2hsv
决策树c++实现
图像转化
c++代码rgb2hsv
rgb2hsv
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很niubi
c++代码rgb2hsv
变量
tensorflow中的注意事项
tensorflow学习(2)线性回归
tensorflow学习(1)变量和占位符
占位符
tensorflow中的注意事项
tensorflow学习(1)变量和占位符
tensorflow
tensorflow中的注意事项
tensorflow学习(1)变量和占位符
线性回归
基于Lasso回归的涨跌预测
tensorflow学习(2)线性回归
学习tensorflow
tensorflow学习(4)卷积网络
tensorflow学习(3)神经网络
tensorflow学习(2)线性回归
HMM
RNN+softmax构成的ctc算法
SVM,随机森林,k均值,贝叶斯
朴素贝叶斯
SVM,随机森林,k均值,贝叶斯
Adaoost
SVM,随机森林,k均值,贝叶斯
随机森林
SVM,随机森林,k均值,贝叶斯
卷积网路
tensorflow学习(4)卷积网络
dropout
tensorflow学习(4)卷积网络
滤波器
tensorflow学习(4)卷积网络
参数存取
tensorflow学习(5)参数存取
tensorflow学习
tensorflow学习(5)参数存取
前向后向算法
RNN+softmax构成的ctc算法
RNN
RNN
看不懂我吃屎系列——CTC
RNN+softmax构成的ctc算法
语音识别
RNN+softmax构成的ctc算法
图模型
tensorflow中的注意事项
启动图
tensorflow中的注意事项
强化学习
CNN+强化学习
Q-learning算法
Q-learning
Q-learning算法
强化学习网络结构
CNN+强化学习
无限数据
CNN+强化学习
LSTM
看不懂我吃屎系列——CTPN
基于LSTM的股票预测
r方分析
基于Lasso回归的涨跌预测
tushare
基于Lasso回归的涨跌预测
pandas
Python从入门到放弃(5)-常用扩展包
论文实现:python计算MACD值以及ADF检验及数据分析
pandas数据组合
论文实现:python计算MACD值以及ADF检验及数据分析
ADF
论文实现:python计算MACD值以及ADF检验及数据分析
MACD
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股票数据分析
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逻辑回归本质
python,LR,SVM GM
svm本质
python,LR,SVM GM
正太分布公式
python,LR,SVM GM
容易忘记的
python,LR,SVM GM
文件读取
python注意事项
特征工程
kaggle竞赛总结分析(没有取得很好的名次)
数据分解
kaggle竞赛总结分析(没有取得很好的名次)
CTC
看不懂我吃屎系列——CTC
不定长序列
看不懂我吃屎系列——CTC
不定长序列损失
OCR-CRNN
看不懂我吃屎系列——CTC
pytorch
RNN
图像模型分析
kaggle竞赛总结分析-孟加拉语预测
深度学习环境搭建
看不懂我吃屎系列——BERT
OCR-CRNN
看不懂我吃屎系列——GAN
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GAN
看不懂我吃屎系列——GAN
生成对抗
看不懂我吃屎系列——GAN
无监督学习
看不懂我吃屎系列——GAN
判别器
看不懂我吃屎系列——GAN
FasterRCNN
看不懂我吃屎系列——FasterRCNN
目标检测
论文-YOLOv4
论文-EfficientDet
看不懂我吃屎系列——YOLO-V3
看不懂我吃屎系列——FasterRCNN
RPN
看不懂我吃屎系列——CTPN
看不懂我吃屎系列——FasterRCNN
非极大值抑制
论文-YOLOv4
论文-EfficientDet
看不懂我吃屎系列——CTPN
看不懂我吃屎系列——YOLO-V3
看不懂我吃屎系列——FasterRCNN
ROIpooling
看不懂我吃屎系列——CTPN
看不懂我吃屎系列——FasterRCNN
VGG16
看不懂我吃屎系列——CTPN
看不懂我吃屎系列——FasterRCNN
YOLO-v3
看不懂我吃屎系列——YOLO-V3
多尺度特征
看不懂我吃屎系列——YOLO-V3
残差网络
看不懂我吃屎系列——YOLO-V3
coco
看不懂我吃屎系列——YOLO-V3
CTPN
看不懂我吃屎系列——CTPN
文字识别
看不懂我吃屎系列——CTPN
OCR
OCR-CRNN
CRNN
OCR-CRNN
双向LSTM
OCR-CRNN
Transformer
论文阅读-BEITv3
论文阅读-Tranformer
看不懂我吃屎系列——BERT
时许数据
看不懂我吃屎系列——BERT
BERT
论文阅读-BERT
看不懂我吃屎系列——BERT
空间映射
看不懂我吃屎系列——BERT
windows
深度学习环境搭建
深度学习环境
深度学习环境搭建
git
深度学习环境搭建
环境安装
深度学习环境搭建
Linux
Linux
命令行
Linux
shell
Linux
Python
提出的一些方法和思路以及实现
Python从入门到放弃(6)-图像时序表格数据处理
Python从入门到放弃(5)-常用扩展包
Python从入门到放弃(4)-代码和解题思路
Python从入门到放弃(3)-python中的类
Python从入门到放弃(2)-常见方法和内建的包和类方法
Python从入门到放弃(1)
对象,类
Python从入门到放弃(1)
装饰器
Python从入门到放弃(3)-python中的类
Python从入门到放弃(1)
super
Python从入门到放弃(1)
python特殊方法
Python从入门到放弃(1)
方法
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特殊方法
Python从入门到放弃(2)-常见方法和内建的包和类方法
类方法
Python从入门到放弃(2)-常见方法和内建的包和类方法
断言
Python从入门到放弃(2)-常见方法和内建的包和类方法
异常处理
Python从入门到放弃(2)-常见方法和内建的包和类方法
类
Python从入门到放弃(3)-python中的类
类对象
Python从入门到放弃(3)-python中的类
继承
Python从入门到放弃(3)-python中的类
类属性
Python从入门到放弃(3)-python中的类
算法急转弯
Python从入门到放弃(4)-代码和解题思路
递归
Python从入门到放弃(4)-代码和解题思路
numpy
Python从入门到放弃(5)-常用扩展包
文件读取和处理
Python从入门到放弃(6)-图像时序表格数据处理
Pytorch
Pytorch 源码学习
深度学习Pytorch
数据类型
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计算图
Pytorch 源码学习
参数及导数
Pytorch 源码学习
计算方法
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多标签分类
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EfficientDet
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YOLO
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混淆矩阵
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分类问题分析
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CNN
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视频理解
经典视频理解
多模态
LLAVA多模态理解
论文阅读-语言模型的结构和方法
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论文阅读-BEITv2
经典视频理解
VAE
论文阅读-变分自编码器
生成
论文阅读-GPT
论文阅读-变分自编码器
耿贝尔分布
论文阅读-变分自编码器
GPT
论文阅读-ChatGPT
论文阅读-GPT3
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论文阅读-GPT2
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文本分类
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论文阅读-双塔模型
数据增强
论文阅读-图像手性
文本生成
论文阅读-GPT2
VIT
论文阅读-VIT
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论文阅读-ChatGPT
论文阅读-GPT3
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扩散模型
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MLP
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CLIP
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FSDP
大模型训练
大模型训练
大模型训练
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LLAVA
LLAVA多模态理解
分布变化
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