有同学问：研一，在学机器学习和深度学习，为什么感觉越学越不会，怎么解决这个问题？我搜集了一些意见和建议，供参考。高赞回答一 作者：曲終人不散丶来源：知乎我的研一我记得是先找了一本比较薄的...

如果你感觉Bayesian models反直觉，不好理解！本期分享两个工具，利用可视化的直观方式探索贝叶斯模型。1、Python ArviZ主要包含以下4方面功能：后验分析，posterior analysis数据存储，data storage样本诊断，sample diagnostics模型比较，model comparison模型检验，Model Checking以下举例简单介绍，后验分析，p

转载自 | 极市平台作者 | 结发授长生来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/559887437使用数据增强技术可以增加数据集中图像的多样性，从而提高模型的性能和泛化能力。主要的图像增强技术包括：调整大小灰度变换标准化随机旋转中心裁剪随机裁剪高斯模糊亮度、对比度调节水平翻转垂直翻转高斯噪声随机块中心区域1『调整大小』在开始图像大小的调整之前我们需要导入数据（图像以眼底图像

11 月 14 日，DevRun 开发者沙龙华为云即将登陆上海。华为云技术大咖将带领开发者玩转 ModelArts，并解读华为云 IoT 服务与 AI 如何实现互通；聚焦华为云 Mode...

作者：集智书童检测复杂场景中的小型目标，如无人机捕获的场景，是一项极具挑战性的任务，因为小型目标的复杂特征难以捕捉。尽管YOLO家族在大目标检测方面取得了巨大成功，但在面对小型目标时，其性能并不令人满意。因此，本文提出了一种革命性的模型SL-YOLO（更强大、更轻的YOLO），旨在突破小型目标检测的 Bottleneck 。作者提出了一种先驱性的跨尺度特征融合方法，即分层扩展路径聚合网络（HEPA

今天我们来看看数据预处理中一个有趣的问题：数据清理中，如何处理缺失值。在我们探讨问题之前，我们一起回顾一些基本术语，帮助我们了解为什么需要关注缺失值。目录数据清洗简介填补缺失值的重要性缺失...

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DeepAR 预测算法在时间序列预测领域，根据历史数据预测未来值的能力至关重要。因此，先进的机器学习算法已变得不可或缺。DeepAR 是一种功能强大的算法，它在处理复杂的时间模式和生成准确预测方面备受关注。特别适用于需要同时预测多个相关时间序列的场景，使其成为金融、电子商务和供应链管理等各个领域的重要工具。本文将讨论 DeepAR 预测算法，并将其用于时间序列预测。什么是 DeepAR？亚马逊公司

摘要目前流行的基于卷积神经网络(CNN)的图像去噪方法是通过提取图像的特征来恢复干净的ground truth，获得较高的去噪精度。然而，这些方法可能会忽略干净图像的基本分布，在去噪结果中...

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