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python实战(十六)——基于LSTM的股价预测

本文基于特斯拉股价数据集展示了使用LSTM进行时序预测的python建模过程。

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#人工智能#深度学习#算法 +2
python实战(六)——推特文本分类

本文使用推特二分类数据集展示了文本分类的详细流程。

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#python#人工智能#算法 +3
python实战(十一)——情感分析

本文分别介绍了基于词典的情感分析和基于深度学习的情感分析方法,并给出了python实现基于深度学习的情感分析方法详细示例。

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#人工智能
如何减小神经网络的“黑匣子”属性?

本文介绍了神经网络的“黑匣子”属性,并讨论了能够提高模型可解释性的PINN模型。

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#神经网络#人工智能#深度学习 +1
什么是数据增强?

本文详细介绍了数据增强的概念、类型以及应用方式,可用于面试或开发参考。

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#人工智能#算法#python
推荐模型之DCN

本文介绍了推荐系统的经典模型——深度交叉网络DCN,并给出去原理和python实现。

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#人工智能#深度学习#推荐算法 +1
机器学习模型可解释性工具——SHAP

本文介绍了机器学习可解释性工具SHAP的原理、概念及python用法。

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#机器学习#人工智能#python
<论文>(亚马逊)Rec-R1:通过强化学习连接大模型与推荐系统

本文介绍了论文《Rec-R1: Bridging Generative Large Language Models and User-Centric Recommendation Systems via Reinforcement Learning》的主要内容。

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#语言模型#人工智能#深度学习
python实战(三)——文本向量化/文本表示

本文详细介绍了文本向量化的含义以及常见文本向量化方法的python实现。

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#人工智能#算法#python +3
什么是快速傅里叶变换?

本文详细介绍了傅里叶变换的概念,并给出了FFT用于图像压缩的python实例。

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#算法#人工智能#机器学习 +2
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