聚合器-awesome-ml

机器学习的崛起:从材料设计到生物医学、量子计算......再到工业应用

面向计算机架构的机器学习

人工智能十大流行算法,通俗易懂讲明白
线性回归、 逻辑回归、 决策树、朴素贝叶斯、支持向量机(SVM)、……人工神经网络(ANN)

有了这个机器学习画图神器,论文、博客都可以事半功倍了!

画图太丑拿不出手?有人做了套机器学习专用画图模板,还有暗黑模式

“我没有机器学习的学位,却拿到了 DeepMind 研究工程师的 Offer!”

吴恩达给AI领域学生的发展建议

一些前沿研究

Jeff Dean又掀超级智能旋风!谷歌公布下一代AI框架Pathways,全知全能还省电

人工智能是否存在「大统一理论」?
各路大神发表意见。

主动学习(Active Learning)概述及最新研究

TensorFlow 决策森林来啦!

从深度学习到深度森林方法(Python)

谷歌提出最新时序框架--Deep Transformer

综合LSTM、transformer优势,DeepMind强化学习智能体提高数据效率

CVPR 2021 | 不需要标注了?看自监督学习框架如何助力自动驾驶

强化学习vs遗传算法-人工智能在模拟领域的应用

开启生成式视频压缩:谷歌基于GAN来实现,性能与HEVC相当

Jeff Dean长文展望:2021年之后,机器学习领域的五大潜力趋势

2022 年新兴深度学习趋势

【47页综述】牛津大学联合7家单位发布AutoRL综述,还在手动调参吗?你已经落后了

2202年了,“小样本”还值得卷吗?

大型课程

图灵奖得主LeCun亲授,深度学习课程在线发布|资源

是时候学习机器学习系统设计了!斯坦福CS 329S开课,课件、笔记同步更新

Jupyter笔记本实现,慕尼黑工大220页免费书籍介绍基于物理的深度学习

CMU邢波出任校长的全球首个AI大学,已招收101位学生,你心动了吗?

在家上名校——哈佛MIT等全套CS本科课程,为你备齐了!

TensorFlow 的视频学习资源哪里找,来这里看个够

针对中学生开发的初学者免费AI / ML课程入门

深度学习“四大名著”发布!Python、TensorFlow、机器学习、深度学习四件套(附免费下载)

机器学习入门指南(2021版)

《深度学习500问》正式出版!GitHub星标数超4.2万的火爆之作 | 赠书
集百家所长,凝聚了众多一线科研人员及工程师的经验,可以培养读者发现问题、解决问题、扩展问题等方面的能力,真真正正地称得上一本书入门深度学习!

周志华、李航、邱锡鹏、李沐、Aston Zhang 5位专家指导,机器之心发布ML术语中英对照词表

零散的知识点

小小几张图,把深度学习讲透彻

训练神经网络的技巧总结

深度学习探秘-了解神经网络的分步教程

神经网络的6种基本结构

炼丹侠必知的11大神经网络结构​汇总!
Perceptron、Feed-Forward Network(FNN)、Residual Networks (ResNet)、Recurrent Neural Network (RNN)、Long Short Term Memory Network (LSTM)、Echo State Networks(ESN)、Convolutional Neural Network (CNN)、Deconvolutional Neural Network (DNN)、 Generative Adversarial Network (GAN)、Auto Encoder (AE)、Variational Auto Encoder (VAE)

收藏 | 超生动图解LSTM和GPU

Transformer 架构逐层功能介绍和详细解释

TabTransformer:用于表格数据的Transformer

有史以来最好的图神经网络科普

迁移学习简介

【深度玄学】为何Bert三个Embedding可以相加

机器学习中缺失值处理方法大全(附代码)

为什么独热编码会引起维度诅咒以及避免他的几个办法

类别型特征编码大汇总!

十大重要的时间组合特征!

我们为什么要构建组合特征?

使用神经网络的自动化特征工程

优化器怎么选?一文教你选择适合不同ML项目的优化器

模型泛化不必随机训练,全批量GD媲美SGD,网友:计算成本负担不起

速度堪比Adam,准确率媲美SGD,还能稳定训练GAN:全新优化器成为NeurIPS爆款

8个深度学习中常用的激活函数
Sigmoid、tanH、Softmax、 RELU 线性整流单元、Leaky ReLU、ELU、SELU、Swish、

激活函数其实并不简单:最新的激活函数如何选择?

深度学习各种 Normalization 方法小结

模型融合方法大总结!

    1. 投票法、
    1. 平均法、
    1. 排序法
    1. Stacking
    1. Blending

CatBoost, XGBoost, AdaBoost, LightBoost,各种Boost的介绍和对比

神经网络上分的十大学习率衰减策略汇总!
分段常数衰减、指数衰减、自然指数衰减、多项式衰减、倒数衰减、余弦衰减、循环学习率衰减、线性余弦衰减、噪声线性余弦衰减、自定义学习率

如何防止我的模型过拟合?这篇文章给出了6大必备方法

  • K-折验证
  • 更多数据(包括数据增强)
  • 移除特征
  • 早停
  • 正则化(L1 惩罚的目的是优化权重绝对值的总和,L2 惩罚权重值的平方和)
  • Dropout

机器学习算法常用指标总结

评价指标为何如此必要?有哪些设计之道?

数据竞赛之训练集测试集分布检测大法!

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使用Scikit-Learn pipeline 减少ML项目的代码量并提高可读性

机器学习核心知识点整理分享

强烈推荐!斯坦福讲师出版《机器学习面试》书稿,涵盖200+考点!

数学

微积分、线性代数、概率论,这里有份超详细的ML数学路线图

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如何入门线性代数?这里有一份Python线性代数讲义

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推出 Model Search:寻找最佳 ML 模型的开源平台

推荐这三个超参优化库(附python代码)

Optuna:席卷Kaggle的调参神器,NN和树模型通吃!

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AutoML,攻克机器学习中超参调优难题

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苹果华人研究员实现无代码深度学习!全自动AI训练平台,只需上传数据集

Auto-Sklearn:通过自动化加速模型开发周期
AutoML是对机器学习管道中的数据预处理、特征预处理、超参数优化、模型选择和评估等任务进行自动化的过程。Auto-Sklearn使用流行的Scikit-Learn机器学习框架自动完成上述任务。下面的图片展示了自动学习的工作原理。

Auto-Sklearn:使用 AutoML 加速你的机器学习模型


Auto-Sklearn使用贝叶斯优化和热启动(元学习)来找到最优的模型管道,并在最后从单个模型管道构建一个集成。让我们检查Auto-Sklearn框架中的不同组件。

可视化/可解释AI

TensorBoard的最全使用教程:看这篇就够了

TensorBoard 的主要功能包括:

  • 可视化模型的网络架构
  • 跟踪模型指标,如损失和准确性等
  • 检查机器学习工作流程中权重、偏差和其他组件的直方图
  • 显示非表格数据,包括图像、文本和音频
  • 将高维嵌入投影到低维空间

深度学习训练过程可视化(附 Github 源码)

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TruEra 开源“TruLens”,一个用于深度学习可解释性的跨框架 Python 库

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ML Metadata:ML 的版本控制
在编写代码时,您需要追踪代码进行追踪版本控制。那么 ML 的版本控制是什么?如果您正在构建生产 ML 系统,您需要能够回答如下问题:

  • 模型是基于哪个数据集进行训练的?
  • 使用了哪些超参数?
  • 创建此模型时,使用了哪个流水线?
  • 创建此模型时,使用了哪个版本的 TensorFlow(和其他库)?
  • 是什么导致了此模型失败?
  • 上次部署的模型版本是什么?

5分钟搭建强大又好用的深度学习环境

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我,14岁初中生,从零开始拿到了Kaggle竞赛冠军

1. kaggle竞赛宝典-竞赛框架篇!

2.1 赛题理解,分析,规划之赛题理解与分析!

2.2 kaggle竞赛宝典-回归相关指标优化!

2.3 kaggle竞赛宝典-二分类相关指标优化

2.4 kaggle竞赛宝典-多分类相关指标优化!

2.5 数据竞赛规划!

3.1 数据探索分析-全局数据探索分析!

3.2 数据探索分析-单变量数据分析!

3.3 数据探索分析-交叉变量分析篇!

3.4 训练集测试集分布不一致性探索!

4.1 kaggle竞赛宝典-样本筛选篇!

4.2 kaggle竞赛宝典-样本组织篇!

5. 验证策略设计!

6.1. 模型理解、选择--GBDT!

6.2.模型理解、选择--XGBoost!

6.3.模型理解、选择--LightGBM!

6.4.模型理解、选择--CatBoost!

7.1 特征工程--为什么要做特征工程

7.2 特征工程-无序单无序类别特征特征工程!

7.3 特征工程-有序类别变量&单数值变量特征工程!

7.4 特征工程-单时间变量特征工程!

7.5 特征工程-文本特征工程上篇!

7.6 特征工程-文本特征工程下篇!

7.7 特征工程-图像特征工程上篇!

7.8 特征工程-图像特征工程中篇!

7.9 特征工程-图像特征工程下篇!

7.10 特征工程-我们为什么要构建组合特征?

7.11 特征工程-无序类别特征+无序类别特征!

7.12 特征工程-无序类别特征+有序类别特征!

7.13 特征工程-无序类别特征+数值类别特征!

一些有趣的AI应用举例

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例如下面是“鳄梨形状的扶手椅”:

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MockingBird
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微软 TTS(微软最新的机器语音库)

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事故

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