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专注数据挖掘、自然语言处理与机器学习
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在本文中，我们将了解SHAP的理论基础，并看看SHAP值的计算方法。博弈论与机器学习SHAP值基于Shapley值，Shapley值是博弈论中的一个概念。Shapley所做的是量化每个玩家对游戏的贡献。SHAP所做的是量化每个特征对机器学习模型做出的预测的
你能解释一下VGGNet和ResNet的区别吗?这是人工智能和机器学习领域的一个常见面试问题。虽然答案可以在网上找到，但一直还没能找到一个简明扼要的答案。我们将从什么是VGGNet开始，然后看看VGGNet遇到了什么问题，以及ResNet如何解决它。VGG
本文我们将学习pytorch中的张量，它是一个多维数组，零维就是一个点，一维就是向量，二维就是一般的矩阵，多维就相当于一个多维的数组，这和 numpy理解是一样的，不同的是Tensor不仅可以在CPU上跑，在GPU上也可以跑。给定一个张量数据，我们可以确定
深度学习模型具有很大的灵活性，如果机器学习训练数据集不够大，过度拟合可能成为一个严重的问题。让我们来看一个例子。问题陈述你刚刚被法国足球公司聘为人工智能专家。他们希望您推荐法国守门员应将足球踢到的位置，以便法国队的球员可以用头撞球。每个点对应于足球场上的位
通常，机器学习模型没有经过训练，无法通过将知识从一种模型转移到另一种模型来工作。这里的知识意味着在每个层中获得的更新的权重和偏差。因此，迁移学习可以利用从一项任务中获得的知识来解决相关的其他任务。使用迁移学习的主要好处是，它可以通过再次使用已开发模型的模块
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