这一篇会介绍关于模型的评价指标，介绍每个指标的含义以及如何进行计算和如何代码实现。
07月04日评论
机器学习
模型评价指标说明与实践–混淆矩阵的说明
07月04日评论
机器学习
07月04日评论
机器学习
数据样本不平衡时处理方法(Resampling strategies for imbalanced datasets)
这一篇介绍一下关于样本不平衡的处理的方式，主要介绍两种采样方式，分别是上采样和下采样。这里主要介绍最简单的上采样和下采样，更多的内容见文章中的链接。
06月28日1
深度学习
Saliency Maps的原理与简单实现(使用Pytorch实现)
这一篇主要介绍一种模型解释的方式，Saliency Maps来进行对模型的解释。我们会结合论文说明Saliency Maps的基本原理和实验Pytorch来完成Saliency M...
06月27日评论
机器学习
混淆矩阵的绘制(Plot a confusion matrix)
这一篇简单介绍一下混淆矩阵的计算和绘制，混淆矩阵可以用来判断模型预测的结果。
06月26日评论
机器学习
TF-IDF简单介绍
这一篇简单介绍一下TF-IDF的相关内容，包括如何进行计算和如何使用sklearn和pandas进行结合的时候, 进行计算。
06月24日评论
机器学习
LightGBM使用简单介绍
这一篇介绍一下关于LightGBM的简单使用方式。主要介绍一下各个参数的含义和一些简单的例子，简单的功能。
06月23日评论
深度学习
Recurrent Neural Network(RNN)简单介绍
这一篇文章会简单介绍一下RNN的相关内容，主要介绍关于Simple RNN, LSTM, GRU的一些相关的计算。
06月22日评论
深度学习
Seq2Seq with Attention（注意力模型介绍）
这一篇文章会介绍关于基本的encode-decode-attention的内容。主要内容基于pytorch官网的例子进行修改和加上一些自己的理解。
06月21日评论
深度学习
Pytorch训练时候导入大量数据(How to load large data)
这一篇文章主要讲一下在Pytorch中，如何处理数据量较大，无法全部导入memory的情况。同时，也会说明一下如何使用Pytorch中的Dataset。
06月20日3
深度学习
CNN文章总结(简单汇总)
这一篇文章是对我所发过的CNN的文章的一个简单的汇总。主要把自己写过CNN文章的链接总结在这里。
06月16日评论
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