logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

异常检测——Pyod

异常检测算法应用与实践_CMU赵越 (qq.com)

#机器学习#sklearn
故障诊断——迁移学习整理

深度学习&故障诊断初学者 - 学习路线_深度学习 故障诊断初学者_故障诊断与python学习的博客-CSDN博客迁移学习-域适应损失函数MMD-代码实现及验证_mmdloss_故障诊断与python学习的博客-CSDN博客域适应方法顶刊论文列表 近两年(2020-2021) - 知乎 (zhihu.com)

文章图片
#迁移学习#人工智能#机器学习
pytorch版本不同结果差异&代码实验复现

不同PyTorch版本训练同一个代码结果差异巨大_pytorch版本不同 结果差距大_yyywxk的博客-CSDN博客PyTorch的可重复性问题 (如何使实验结果可复现)_pytorch 可重复性_hyk_1996的博客-CSDN博客

文章图片
#pytorch#深度学习#人工智能
python - 无效版本规范错误 : Invalid version spec: =2. 7

比如报错:execute(502): An error occurred while installing package 'conda-forge::certifi-2022.9.24-pyhd8ed1ab_0'.----------->conda-forge就没这个版本的包。,相对高版本的conda在 install时貌似会自己更新且不会报错:conda create -n conda_env

文章图片
#python#深度学习#开发语言
数据分析之数据离散程度量化-概率密度分布

定义根据公式来看,是交叉熵减去信息熵,认作“近似一个分布与另一个分布时损失了多少信息”,“较不可能发生的事件具有更高的信息量”,按这个标准的话,KL散度应该是一个分布变成另一个分布不确定度(或者信息量)升高的数量。例如,KL散度对于概率分布的“距离”有严格的定义,而EMD对于分布的结构和形状更加敏感。它是KL散度的平均,用于衡量两个概率分布之间的相似性。用于衡量观察值与期望值之间的差异,适用于比较

文章图片
#数据分析#算法#人工智能
到底了