Probabilistic Machine Learning (Duke STA561)

神经网络(GNNs)是一种针对学习图表示的神经网络结构，已经成为一种流行的学习模型，用于预测节点、图和点的构型的任务，并在实践中获得了广泛的成功。本文选取了广泛应用的消息传递神经网络和高阶神经网络的逼近和学习特性的新兴理论成果，重点从表示、概括和外推三个方面进行了综述。本文总结了数学上的联系。

PyTorch度量学习文档请在此处查看文档Google Colab示例请参阅示例文档文件夹，以显示带有loggin的整个培训/测试工作流程。PyTorch Metric学习文档请在此处查看文档，其中Google Colab示例请参阅示例文件夹，以显示完整的培训/测试工作流程与日志记录和模型保存。 该库的优点易于使用在培训循环中只需两行代码即可向您的应用程序添加度量学习。 通过一个功能调用即可实现矿井对和三井架。 灵活性以其他图书馆的方式混合和匹配损失，矿工和培训师

TTAch 使用PyTorch进行图像测试时间增强！ 与“数据增强”对训练集所做的类似，“测试时间增强”的目的是对测试图像进​​行随机修改。 因此，我们不会对训练后的模型仅显示一次常规的“干净”图像，而是将其多次显示。 然后，我们将平均每个对应图像的预测，并将其作为我们的最终猜测[ ]。 Input | # input batch of images / / /|\ \ \ # apply augmentations (flips, rotation, scale, etc.) | | | | | | | # pass augmented batches through model | | | | | | | # reverse transfo

goodbooks-10k此数据集包含一百万个最受欢迎（具有最高评分）的书籍的600万个评分。 还有：标记为由用户阅读的书籍书籍元数据（作者，年份等）标签/架子/体裁goodbooks-10k此数据集包含一百万个最受欢迎（具有最高评分）的书籍的600万个评分。 还有：被用户标记为阅读的书籍书籍元数据（作者，年份等）标签/架子/体裁访问这些文件中的一些很大，因此GitHub不会在线显示其内容。 有关较小的CSV代码段，请参见示例/。 打开笔记本以快速查看数据。 从发行版中下载单个压缩文件。 数据集可从Spotlight（推荐人）访问

精选的有关欺诈检测的数据挖掘论文清单。 真棒欺诈检测研究论文。 下列会议中有关欺诈检测的论文精选清单：网络科学ASONAM COMPLEX NETWORKS数据科学DSAA自然语言处理ACL数据挖掘KDD ICDM SIGIR SDM WWW CIKM人工智能AAAI AISTATS IJCAI UAI数据库VLDB关于图分类，分类/回归的相似集合树，梯度增强，蒙特卡洛树搜索以及带有im的社区检测文件

代码事物 地位 掌握 开发 可维护性 覆盖范围 执照 :robot: 扑克AI 该存储库将包含使用反事实遗憾的思想的扑克AI的尽力而为的开源实现。 由开发人员和。 特别感谢最初编写了的，该已移植到python3并。 加入社区 https://thepoker.ai 先决条件 该存储库假定使用Python 3.7或更高版本。 正在安装 从pypi安装： pip install poker_ai 或者，如果您想开发我们的代码，请通过克隆此repo并从pip -e安装来从源代码安装Python包： git clone https://github.com/fedden/poker_ai.git # Though really we should use ssh here! cd /path/to/poker_ai pip install . 命令行界面（CLI） 当您通过pi

timeseries-lstm-keras：基于Jason Brownlee教程，在Keras中使用LSTM递归神经网络在Python中进行时间序列预测

时间：2020年8月25日，星期二（太平洋时区） 我们的体积捕获系统使用单个RGB网络摄像头实时捕获衣服完全覆盖的人体（包括背部）。 要求 Python 3.7 PyOpenGL 3.1.5（在Ubuntu中需要X服务器） 在1.4.0上测试 我们使用2个GeForce RTX 2080Ti GPU运行该演示，内存使用情况如下（GPU1约为3.4GB，GPU2约为9.7GB）： 注意：最后四个依赖项也由我们的团队开发，并且都处于活动维护状态。 如果您遇到有关这些工具的安装问题，建议您将问题提交到相应的存储库中。 （您无需在此处手动安装它们，因为它们包含在requirements.tx

在线学习算法 在专家建议下的在线学习环境中实施一些在线算法： 外部后悔最小化：指数加权平均预报员 内部后悔最小化：切萨·比安奇和卢戈斯减少了外部后悔最小化（第4章） 在线校准：通过内部后悔最小化 在线重新校准：使用在线校准方法作为子例程 有关如何运行算法的详细信息，请参见./examples文件夹。