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《数据挖掘与数据化运营实战》

《数据挖掘与数据化运营实战——思路、方法、技巧与应用》数据分析的核心能力综合体:商业理解、数据分析、商业应用思考产品经理:善于总结、善于提炼、善于推而广之、善于把自己的分析“产品化”。数据挖掘商业实践的有效成长之路:“以业务为核心、以思路为重点、以挖掘技术为辅助”...

机器学习——大数据平台/分布式机器学习框架

基于实时计算Flink的机器学习算法平台及场景介绍https://zhuanlan.zhihu.com/p/212316218?utm_source=wechat_session&utm_medium=social&utm_oi=625300290379976704

深度学习——深度神经网络结构

作者:FJODOR VAN VEEN参与:吴攀、李亚洲转载链接:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650719170&idx=1&sn=68b6b7f87677f5287b6e5a306409653b&chksm=871b07bcb06c8eaa0a649d7d3fd7963423dd4ea

深度学习——batch normalization

参考链接:https://mp.weixin.qq.com/s/XPsRC6rC4_I9a-WPzOTSywTable of Contents什么是Batch Normalization它如何工作优点Batch Normalization的诅咒在使用小batch size的时候不稳定导致训练时间的增加什么是Batch Normalization在训练过程中,当我们更新之前的权值时,每个中间激活层的

#深度学习#batch#人工智能
机器学习——自动化机器学习

Automated Machine Learning

深度学习——常见问题

数据太少怎么搞深度学习?https://mp.weixin.qq.com/s/wn5XYtEguhXAasVx8M37pw在我们讨论利用有限的数据进行深度学习的方法之前,请忘了神经网络并创建一个简单的基准。尝试一些传统模型(如随机森林)通常不需要很长时间。这将帮助你评估深度学习的任何潜在提升,并深入理解在你的问题上深度学习与其它传统方法的权衡取舍。获取更多数据花时间和金钱来收集更多数据。实际上,这

深度学习——batch normalization

参考链接:https://mp.weixin.qq.com/s/XPsRC6rC4_I9a-WPzOTSywTable of Contents什么是Batch Normalization它如何工作优点Batch Normalization的诅咒在使用小batch size的时候不稳定导致训练时间的增加什么是Batch Normalization在训练过程中,当我们更新之前的权值时,每个中间激活层的

#深度学习#batch#人工智能
深度学习——batch normalization

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#深度学习#batch#人工智能
深度学习——深度神经网络结构

作者:FJODOR VAN VEEN参与:吴攀、李亚洲转载链接:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650719170&idx=1&sn=68b6b7f87677f5287b6e5a306409653b&chksm=871b07bcb06c8eaa0a649d7d3fd7963423dd4ea

样本负采样为什么不影响AUC计算?

AUC 指标为什么对于正负样本比例不敏感?线上线下效果不一致有哪些原因?

#人工智能
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