
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
未填写擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
可解释性机器学习--导论
文章以AI前沿技术为基础,通过传统机器学习和现代神经网络对比,从底层逻辑出发讲解了可解释性机器学习的重要性与必要性,同时引出了自己的思考。

《动手学深度学习(PyTorch)》环境搭建
对《动手学深度学习(PyTorch)》的入门进行简易的讲解,便于初学者更好上手,动手学深度学习!

科研论文的绘制与配色基础
从科研配图细节出发,重点讲解如何使针对性地使用Python的Matplotlib库进行数据可视化

2022李宏毅机器学习hw1--COVID-19 Cases Prediction
2022台大李宏毅机器学习HW1作业分析与结题

可解释性机器学习--导论
文章以AI前沿技术为基础,通过传统机器学习和现代神经网络对比,从底层逻辑出发讲解了可解释性机器学习的重要性与必要性,同时引出了自己的思考。

直方图与密度图的绘制
基于Matplotlib与Seaborn载入样例数据进行可视化,并具体讲解了hist() 和 kdeplot() 两个函数的具体用法

PyTorch 之 可视化网络架构
关于PyTorch之架构中卷积核,特征图,显著图的可视化对比分析与拓展
到底了







