如何写好一篇出色的研究论文，看看别人的经验？ 2
Step1：挑选一个主题 选择一个你感兴趣的话题。这样写起来容易多了，你的努力会在你的工作中展现出来。试着专注于你的主题中的一个特定领域，但也要小心不要选择一个有太多途径和资源的话题。从挑选话题开始，然后缩小范围。 Step2：查找信息 在使用搜索引擎和其他互联网资源时要小心。最可靠的网站有.edu、.org、.gov的域名，它们是你应该使用的域名。你还可以使用联机公共访问目录(OPAC)在图书...
源自斯坦福CS229，机器学习备忘录在集结 12
在 Github 上，afshinea 贡献了一个备忘录对经典的斯坦福 CS229 课程进行了总结，内容包括监督学习、无监督学习，以及进修所用的概率与统计、线性代数与微积分等知识，有需要的小伙伴可自行下载哦～ 项目地址：https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning 据项目介绍，该 repository 旨在总结斯坦福 CS...
观点 | 在工程领域中，机器学习的数学理论基础尤为重要 5
前 言 数学在机器学习中非常重要，但我们通常只是借助它理解具体算法的理论与实际运算过程。近日加州大学圣巴巴拉分校的 Paul J. Atzberger 回顾了机器学习中的经验风险与泛化误差边界，他认为在科学和工程领域中，我们需要从基本理论与数学出发高效使用现有方法，或开发新方法来整合特定领域与任务所需要的先验知识。 近期研究人员越来越多地关注将机器学习方法应用到科学、工程应用中。这主要是受自然语言...
【通俗易懂】10幅图解释机器学习中的基本概念 10
以下的几幅图是我认为在解释机器学习基本概念时最有启发性的条目列表。 1. Test and training error: 为什么低训练误差并不总是一件好的事情呢：以模型复杂度为变量的测试及训练错误函数。 2. Under and overfitting: 低度拟合或者过度拟合的例子。多项式曲线有各种各样的命令M，以红色曲线表示，由绿色曲线适应数据集后生成。 3. Occam’s ra...
资源 | 源自斯坦福CS229，机器学习备忘录在集结 12
在 Github 上，afshinea 贡献了一个备忘录对经典的斯坦福 CS229 课程进行了总结，内容包括监督学习、无监督学习，以及进修所用的概率与统计、线性代数与微积分等知识。我们简要介绍了该项目的主要内容，读者可点击「阅读原文」下载所有的备忘录。 据项目介绍，该 repository 旨在总结斯坦福 CS 229 机器学习课程的所有重要概念，包括： 学习该课程所需的重要预备知识，例如概率与统...
【机器学习入门】 Learning Map 导览图 16
在此就不介绍机器学习的概念了。 Learning Map（学习导图） 先来看一张李宏毅大大的总图↓ 鉴于看起来不是很直观，我“照虎画猫”做了一个思维导图如下： 理论上Supervised Learning分支下的内容都可以放在其他Learning Map大类下。 Supervised Learning 所谓监督学习，就是我们告诉机器说，当这个function看到某种input则输出a，看到另一种i...
写Rap，编菜谱，你画我猜……这些 AI demo 我可以玩一天！ 27
上次写的那篇 《Prompt 综述+15篇最新论文梳理]》 有亿点点肝。这次给大家整点轻松好玩的（顺便给这篇推文打个广告，快去看！）。 不知道读者朋友们有没有遇到这样的情况：有新的论文发表了，很想跑作者的模型玩一玩，但是又懒得复现，所以只能压抑着自己的好奇心... 直到有一天，我发现 Hugging Face 有一个叫 Spaces 的板块，专门放一些机器学习 API 供大家试玩... 这就很有意...
你已经是一个成熟的地图了，该学会帮我... 21
当我们打开百度地图，选定到达目的地，导航软件里的小姐姐马上就用不紧不慢的语调告诉我们“准备出发，全程12公里，预计需要30分钟……” 但一看手表上显示的不风驰电掣铁定迟到的时间，肯定不允许我们和导航软件里的小姐姐一样沉着冷静，可当我们一路狂奔跑过几个路口，大喘着气停下来看看导航，发觉显示的预计到达时间并没有因为我们跑的大汗淋漓而有一点点改变，依然是那个从现在的地方出发不紧不慢走过去的时间。 这时候...
我删了这些训练数据…模型反而表现更好了！？ 17
预训练语言模型的训练语料是全网数据，其来着不拒，只要喂过来的数据，统统吃掉，尽可能消化掉。而统计模型，除泛化能力外，另一个重要的能力就是记忆能力。 我们知道，人类的本质是复读机，啊，不是，全网数据中，重复或接近重复的数据是相当多的，尤其是数据爆炸的今天，当我们浏览各个来源的网络资讯的时候，时不时总会有似曾相识的感觉（当然这一定程度也归功于各大自媒体的洗稿）。这种重复的数据在统计模型的眼里，无疑是在...
写在校招季，谈谈机器学习岗的Offer选择问题 9
现在校招开始的越来越早，今年的实习生招聘还是异常火爆，简历一堆，而且是越来越没有区分度，以前面个xgboost的论文细节，就能区分很多人，现在大部分人都能讲的不错，哎，面试越来越难。 也在蘑菇街带了几年团队，有些同学成长的很快，去了更好的平台，有些同学本来被寄予厚望，却表现平平，暗叹可惜。大家来来去去，铁打的营盘流水的兵，不知不觉成了组里待时间最长的，颇有感慨，今天就和大家唠叨几句offer选择和...
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2023-01-15
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2023-01-14
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2023-01-14
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2023-01-14
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