机器学习

欠拟合学习AI的心得：探索智能时代的奥秘在科技飞速发展的今天，人工智能（AI）如同一颗璀璨的新星，照亮了各个领域的前行道路。怀揣着对未来的好奇与憧憬，我踏上了学习AI的征程

清华大学张长水撰写最新少样本学习综述（FSL）文章。

准确率作者丨HashCAt@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.

论文er看过来！今天给大家推荐个超适合发论文的方向——机器学习+组合优化。说它好发，不是因为水，而是因为它正处在“范式转移”的黄金期，机会特别多！简单说，它有很多经典老问题

什么是“反向传播（Backpropagation）”？反向传播是神经网络用来“从错误中学习”的核心算法。

本文是关于数据增强的文献综述，对数据增强方面进行探讨，目的是通过它实现数据更复杂的表征，从而减小验证集和训练集以及最终测试集的差距，让网络更好地学习迁移数据集上的数据分布。

在机器学习（ML）的广阔领域中，监督学习、无监督学习和强化学习构成了三大核心范式，定义了不同类型学习问题的框架

特征工程由Ox26#39;Reilly Media,Inc.出版的《Feature Engineering for Machin

Apache Hudi与特征存储

这是一份写给非技术岗的产品经理/运营的机器学习和深度学习的简单指南，帮助我们可以听到技术人员的话～在“大热的AIGC究竟是什么”的文章中，我们聊到了人工智能以及生成式人工智能。