PyTorch入门二-自动微分

PyTorch的基础使用官方教程,主要描述了自动微分的原理

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PyTorch入门一-PyTorch与numpy

PyTorch的基础使用官方教程,主要描述了PyTorch与Numpy的关系

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使用Anaconda配置机器学习环境

Anaconda是一个python的虚拟环境包管理工具,相对于原本的python独立环境而言,可以自由的修改当前系统默认的运行时,而不需要反复安装,同时自带的conda包管理命令可以自动的匹配和分析包依赖,不需要再去下载whl文件或修改环境变量。

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手术视频数据集整理

本篇总结了大多数现有的公开手术数据集。

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机器学习可解释性之SHAP值 SHAP Values

本篇翻译自Kaggle机器学习可解释性微公开课🎓,本篇时第四课时,主讲利用SHAP(SHapley Additive exPlanations)值用以在一次独立预测中分解模型。

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机器学习可解释性之部分依赖图 Partial Dependence Plots

本篇翻译自Kaggle机器学习可解释性微公开课🎓,本篇时第三课时,主讲利用部分依赖发现数据如何影响预测

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XML解析简介

XML作为一种常见的数据交换格式,在数据交换中扮演了重要的角色,但是开放的数据格式定义也为XML的解析带来了一定的不确定性,我在实际的工作里遇到了一定的小困难,在此记录以备查阅。

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机器学习可解释性之排列重要性 Permutation Importance

本篇翻译自Kaggle机器学习可解释性微公开课🎓,本篇时第二课时,主讲机器学习可解释性中数据排列重要性的发现

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机器学习可解释性之模型洞悉的应用场景 Use Cases for Model Insights

本篇翻译自Kaggle机器学习可解释性微公开课🎓,本篇时第一课时,主要阐述了机器学习可解释性应用领域

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深度学习的下一步

来源台大李宏毅课程,The next Step for Mechine Learning. Youtube: https://www.youtube.com/watch?v=XnyM3-xtxHs

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