卷积神经网络中卷积核是如何学习到特征的？

2023-03-31

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种深度学习模型，用于图像处理、语音识别等领域。卷积核(Convolutional Kernel)是CNN中的一个核心概念，它能够学习到图像中的特征，并将这些特征映射到下一层。 ...

脉冲神经网络和非脉冲神经网络各有什么优缺点？

2023-03-31

脉冲神经网络和非脉冲神经网络是两种常见的神经网络模型。这两种模型各有优缺点，下面将详细介绍。 脉冲神经网络（Spiking Neural Network，SNN）是一种生物灵感网络，其最基本的功能单元是脉冲神经元。在SNN中 ...

sklearn 中的模型对于大数据集如何处理?

2023-03-31

Scikit-learn (sklearn) 是一个广泛使用的 Python 机器学习库，提供了许多现成的算法和工具来解决各种任务。在处理大型数据集时，sklearn 提供了一些有用的方法和技术来减轻计算负担并提高效率。 当面对大型数据集时 ...

如果一个神经网络的总loss＝loss1＋loss2，那么这个网络是如何反向传递更新loss1的呢?

2023-03-31

在神经网络中，我们通常使用反向传播算法来训练模型。该算法的目的是通过计算误差函数关于参数梯度来更新网络参数，以最小化误差。 在一个神经网络总loss=loss1+loss2的情况下，我们需要确定如何反向传播和更新loss1 ...

pytorch自定义loss,如何进行后向传播loss.backward()?

2023-03-28

PyTorch是一种开源的机器学习框架，它提供了建立深度学习模型以及训练和评估这些模型所需的工具。在PyTorch中，我们可以使用自定义损失函数来优化模型。使用自定义损失函数时，我们需要确保能够对该损失进行反向传 ...

数据分析师需要学哪些内容

2023-03-28

数据分析师是一个关键的职业，因为他们可以使用各种工具和技术来分析和挖掘数据，为企业的决策提供支持。在当今快速发展的数字时代，数据分析师的需求量也在不断增加，特别是在机器学习和人工智能技术的推动下，数 ...

如何实现用遗传算法或神经网络进行因子挖掘？

2023-03-22

因子挖掘是指从数据中寻找影响目标变量的关键因素，它在金融、医学、生物等领域都有广泛的应用。遗传算法和神经网络是两种常用的因子挖掘方法。本文将介绍如何使用这两种方法进行因子挖掘，并对其优缺点进行分析。 ...

如何用神经网络实现连续型变量的回归预测？

2023-03-22

神经网络是一种强大的机器学习工具，已被广泛应用于各种预测和分类问题。其中一个常见的应用是使用神经网络进行连续型变量的回归预测。本文将介绍如何使用神经网络完成这个任务。 数据准备 首先，我们需要准备数据 ...

卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么？

2023-03-22

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是两种常见的神经网络架构。它们有许多共同点，但在某些方面也有区别。 首先，卷积神经网络主要用于图像识别和计算机 ...

PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？

2023-03-22

在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，我们通常需要手动将梯度清零。这是因为PyTorch中的自动求导机制（Autograd）会自动计算每个张量的梯度，并将其累加到张量的.grad属性中。如果不手动将梯度清零，那么每次反向 ...

神经网络中 warmup 策略为什么有效,有什么理论解释么？

2023-03-22

在神经网络的训练中，我们往往会使用warmup策略来提高模型的性能。这个策略简单来说就是在训练开始时，将学习率设置为一个较小的值，并逐步增加到预设的值。这样做的原因和理论解释有什么呢？接下来我们来详细探讨 ...

神经网络为什么可以（理论上）拟合任何函数？

2023-03-08

神经网络是一种基于多层非线性变换的模型，由于其强大的拟合能力和广泛的应用，成为了机器学习领域中的热门算法之一。在理论上，神经网络可以拟合任何函数，这得益于神经网络的复杂结构和参数优化方法。 首先，神经 ...

什么是数据科学

2022-10-18

什么是数据科学？它和已有的信息科学、统计学、机器学习等学科有什么不同？作为一门新兴的学科，数据科学依赖两个因素：一是数据的广泛性和多样性；二是数据研究的共性。现代社会的各行各业都充满了数据，这些数据 ...

盘点 | 每个数据分析师都应该了解的6个预测模型

2022-08-09

CDA数据分析师 出品 作者：Ivo Bernardo 编译：Mika 数据分析模型有不同的特点和技术，值得注意的是，大多数高级的模型都基于几个基本原理。 当你想开启数 ...

你如何将自己与数百名其他数据科学考生区分开来？

2022-02-28

为什么要费心区分自己呢？ 因为有大量的竞争来获得数据科学家的工作。 找一份数据科学工作比以往任何时候都更难--如何将它转化为你的优势-kdnuggets 尽管许多有抱负的数据科学家发现，找到一份工作变得 ...

成为一名伟大的数据科学家所需的5项关键技能

2022-02-21

由高级经理（数据科学）Sharan Kumar Ravindran撰写 一个人不需要有天生的天赋就能成为一名成功的数据科学家。然而，要在数据科学中取得成功，需要一些技能。所有这些关键技能都可以通过适当的培训和练习获得。 ...

如何学习机器学习的数学知识

2022-02-16

分享  数据科学有志之士最常见的问题之一是  行业中的守门人对这种担忧没有帮助，他们给学生贴上了不合格的标签，除非他们拥有该学科的硕士或博士学位。  那么，为了在数据科学行业 ...

盘点 | 每个数据分析师都应该了解的6个预测模型

2022-01-29

CDA数据分析师 出品 编译：Mika 当你想开启数据科学家的职业生涯时，应该学习哪些模型呢？本文中我们介绍了6个在业界广泛使用的模型。 但当你自己试着编程后才会发现，事实实际并非如此。作为一名 ...

CDA LEVEL II 数据分析认证考试模拟题库（四十六）

2021-07-01

不过，在出题前，要公布上一期LEVEL II中86-90题的答案，大家一起来看！ 87、B 89、D A.均值加减标准差法 C.聚类法 92、在对数据进行可视化展示的时候合适的图表决定了可视化的效果。下面关于直 ...

CDA LEVEL II 数据分析认证考试模拟题库（三十九）

2021-06-22

不过，在出题前，要公布上一期LEVEL II中51-55题的答案，大家一起来看！ 52.C 54.A A.自变量x每增加一个单位，因变量y增加的数量 C.自变量x每减少一个单位，因变量y减少的数量 57、衡量线性回归 ...