原创 機器學習-重要知識點梳理
href=“https://blog.csdn.net/lrs1353281004/article/details/79529818”>https://blog.csdn.net/lrs1353281004/article/det
2020-06-27 14:12:09
原创 LightGBM源碼閱讀+理論分析（處理特徵類別，缺省值的實現細節）(轉)
mark一下，感謝作者分享！ https://blog.csdn.net/weixin_42001089/article/details/85343332
2020-06-27 14:12:09
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原创 機器學習可解釋性實踐
kaggle教程： https://www.kaggle.com/learn/machine-learning-explainability import pandas as pd import numpy as np from
2020-06-27 14:12:08
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原创 自定義損失函數(二)
自定義損失函數 上述文章，介紹了用於迴歸的自定義損失函數； 由於項目需要，嘗試了用於分類的自定義損失函數； 在網上查找了很多分類相關的自定義損失函數介紹，但是很多細節缺失，現總結如下，希望能夠給大家提供幫助。如有不足，請大家幫忙指
2020-06-27 14:12:08
原创 2019年11月-12月todo
記錄todo事項，幫助自己成長； 1、溫故知新–機器學習相關理論； 2、特徵衍生代碼整理，及新增衍生變量； 3、lightgbm模型解釋，風險模型中應用模型解釋； 4、嘗試多任務學習（自定義損失）在風險模型中的應用； 5、模型組合
2020-06-27 14:12:08
原创 程序猿如何做副業（在做好主業的基礎上）
說下個人做副業的感受。。。 本人在考慮做副業時，主要考慮時間成本和資金成本。共考慮過以下幾種副業： 一、接項目 本人瞭解過幾個做項目的網站，網上隨便就能搜到幾個不錯的。但是因只想在技術方向上做深做強，因此放棄接項目或者私活。時間成
2020-06-27 14:12:08
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原创 kaggle 欺詐信用卡預測(由淺入深（三）之AutoEncoder+異常檢測)
在上一篇 kaggle 欺詐信用卡預測(由淺入深（二）之AutoEncoder+LogisticRegression) 我們用AutoEncoder+LogisticRegression的效果要明顯好於在 kaggle 欺詐信用卡
2020-05-31 12:08:24
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原创 圖神經網絡（GNN）的必讀文章
mark一下，感謝作者分享！ https://ruby.ctolib.com/article/wiki/104898 Must-read papers on GNN GNN: graph neural network Contri
2020-05-31 12:08:24
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原创 文本分類實戰
mark一下，感謝作者分享！ https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/category/1374701.html
2020-05-31 12:08:14
原创 以API方式--模型部署發佈
綜合網上及項目上的一些經驗，對模型部署發佈知識進行整理； 目前在項目上一共使用過兩種方式： 1、常規機器學習模型： 以PMML文件部署方式：此方式在部署過程中，應該仔細檢查PMML文件本身，包括變量名等；異常字符的變量名，模型生成
2020-05-08 10:07:32
原创 介紹最清晰的Graph Neural Network
mark一下，感謝作者分享！ https://mp.weixin.qq.com/s/t_sGfLq2o3B1TFOkbUBS4w https://mp.weixin.qq.com/s/69A01vKfypMOtHJ1szH3MQ
2020-03-31 13:29:51
原创 win10下pytorch安裝torch_scatter、torch_sparse出錯的解決方案
mark一下，感謝作者分享！ win10下python3安裝torch_scatter、torch_sparse出錯的解決方案: https://blog.csdn.net/wangs1996/article/details/96
2020-02-21 02:31:41
原创 Github項目推薦-圖神經網絡(GNN)相關資源大列表
mark一下，感謝作者分享！ https://blog.csdn.net/xinshucredit/article/details/89517869 17篇論文，詳解圖的機器學習趨勢 | NeurIPS 2019 https://
2020-02-21 02:31:41
原创 在服務器上實時地調試卷積神經網絡的結構，觀察計算結果
mark一下，感謝作者分享！ 可以讓你在服務器上實時地調試卷積神經網絡的結構，觀察計算結果: ConvNetJS CIFAR-10 demo https://cs.stanford.edu/people/karpathy/conv
2020-02-21 02:31:41
原创 CPU版Deep Graph Library (DGL)實踐
爲了方便普通筆記上學習圖深度學習，Deep Graph Library (DGL)提供了cpu版本，方便易用。 github: https://github.com/dmlc/dgl 本人使用了pip安裝。 DGL官方文檔：ht
2020-02-21 02:31:40
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