使用 Rails 构建 RESTful API
2024/12/21
在构建 API 时，Rails 是一种非常流行的编程语言选择，可用于构建强大的 RESTful API。在本教程中，我们将使用 Rails 构建一个简单的 REST API。Rails REST API 端点将允许用户检索信用评分。当然，我...
如何获取 WordPress开放平台 API Key 密钥（分步指南）
【API产品】
在内容管理和数字创作领域，WordPress开放平台提供了强大的接口支持，助力开发者高效管理和扩展站点功能。通过该平台，用户可以实现对站点内容的动态更新、评论管理以及统计数据的实时获取，显著提升网站的交互性和可操作性。要获取WordPres...
2024/12/20
贝叶斯机器学习前沿进展的综述
【AI驱动】
前言 机器学习是人工智能及模式识别领域的共同研究热点，其理论和方法已被广泛应用于解决工程应用和科学领域的复杂问题．2010年的图灵奖获得者为哈佛大学的LeslieValliant 教授，其获奖工作之一是建立了概率近似正确（...
2024/12/20
机器学习模型可解释性的综述
【AI驱动】
导读：模型可解释性方面的研究，在近两年的科研会议上成为关注热点，因为大家不仅仅满足于模型的效果，更对模型效果的原因产生更多的思考，这样的思考有助于模型和特征的优化，更能够帮助更好的理解模型本身和提升模型服务质量。本文对机器学习模型可解释性相...
2024/12/20
弱监督学习的综述
【AI驱动】
摘要：监督学习技术通过学习大量训练样本来构建预测模型，其中每个训练样本都有一个标签标明其真值输出。尽管当前的技术已经取得了巨大的成功，但是值得注意的是，由于数据标注过程的高成本，很多任务很难获得如全部真值标签这样的强监督信息。因此，能够使用...
2024/12/20
因果机器学习的前沿进展综述
【AI驱动】
机器学习是实现人工智能的重要技术手段之一，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、搜索引擎和推荐系统等领域。但当前的机器学习方法通常注重数据中的相关关系而忽视其中的因果关系，存在可解释性、可迁移性、鲁棒性和公平性等方面的问题。 研究者开始...
2024/12/20
图解 72 个机器学习基础知识点
【AI驱动】
1. 机器学习概述 1）什么是机器学习 人工智能（Artificial intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它是一个笼统而宽泛的概念，人工智能的最终目...
2024/12/20
一文解决样本不均衡（全）
【AI驱动】
一、样本不均衡的介绍 1.1 样本不均衡现象 样本（类别）样本不平衡（class-imbalance）指的是分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况，一般地，样本类别比例（Imbalance Ratio）（多数类vs少数类...
2024/12/20
一文汇总Python可视化工具及图表
【API开发】
正所谓“一图胜千言”，数据可视化是数据科学中重要的一项工作，在面对海量的大数据中，如果没有图表直观的展示复杂数据，我们往往会摸不着头脑。通过可视化的图表可以直观了解数据潜藏的重要信息，以便在业务和决策中发现数据背后的价值！ 常用的可视...
2024/12/20
机器学习可视化技术概览(Python)
【AI驱动】
机器学习的可视化（VIS4ML）是利用可视化技术来解释和理解机器学习模型的过程。由于数据质量极大地影响了机器模型的性能，如图1，本文从数据出发，介绍了机器学习模型输入常见的五种数据类型，并介绍了六个以数据为中心的任务应用于来自机器学习流程不...
2024/12/20
机器学习中的最优化算法（全面总结）
【AI驱动】
导言 对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。在这篇文章中，小编将对机器学习中所使用的优化算法做一个全面的总结，并...
2024/12/20
机器学习模型，全面总结！
【AI驱动】
机器学习是一种通过让计算机自动从数据中学习规律和模式，从而完成特定任务的方法。按照模型类型，机器学习可以分为两大类：监督学习模型和无监督学习模型。 附注：除了以上两大类模型，还有半监督学习和强化学习等其他类型的机器学习模型。半监督学习...
2024/12/20
15种经典RAG框架综述
【AI驱动】
15种典型RAG框架：卡内基梅隆大学最新RAG综述 RAG A Comprehensive Survey of Retrieval-Augmented Generation (RAG): Evolution, Current ...
2024/12/20
从预检索到生成的15种高级RAG技术（篇二）
【AI驱动】
记于2024年8月31日，深夜 今天，将继续翻译、解读、分享“从预检索到生成的15种高级RAG技术”中的第二篇，检索中的3种RAG高级技巧。 预检索即检索前的5种RAG高级技巧，可以阅读历史文章：从预检索到生成的15种高级RA...
2024/12/20
从预检索到生成的15种高级RAG技术（篇一）
【AI驱动】
缘起 今晚浏览WillowTree网站的时候，发现了一本宝藏级的RAG技巧指南。 这篇指南中，WillowTree 的数据和人工智能研究团队 (DART) 分享了 15 种用于微调的高级 RAG 技巧，并证实，在优化客户的应用程...
2024/12/20
高级 RAG 技术——图解概览
【AI驱动】
一、简介 检索增强生成（RAG）通过结合从数据源检索到的信息，为大语言模型（大语言模型）生成的回答提供依据。简而言之，RAG 结合了搜索和大语言模型提示功能，即在模型回答问题时，以搜索算法发现的信息作为上下文环境。这里，查询请求和检索...
2024/12/20
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