自然科学的科研论文跟机器学习扯上关系是灌水吗 2024-05-09 50 自然科学的科研论文与机器学习扯上关系并不是灌水。这种关系体现在多个方面：数据分析优化、模型构建创新、实验流程自动化、和跨学科研究推广等。特别地，数据分析优化在自然科学研究中扮演着重要角色，机器学习通过 …
机器学习中，sensitivity和recall是一个意思吗 2024-05-09 116 在机器学习领域，敏感性（Sensitivity）和召回率（Recall）通常被视为相同的概念，它们都旨在评估模型正确识别正类实例的能力。具体来说，这两个指标都测量了在所有实际正类样本中，模型正确识别为 …
机器学习初学者该如何选读适合自己水平的论文 2024-05-09 58 机器学习初学者选读适合自己水平的论文需要关注基础知识的积累、寻找高引用量论文、参考培训课程和教材、加入研究社群和讨论组、以及关注机器学习顶级会议和期刊。其中，关注基础知识的积累尤其重要，它能帮助初学者 …
化工专业，想做机器学习相关的课题，如何入门呢 2024-05-09 71 化工专业学生想要入门机器学习相关的课题，首先需要了解并掌握机器学习的基础理论、熟悉至少一门编程语言（如Python）、建立对数据分析的敏感性、了解化工领域内可应用机器学习的课题、以及实践操作以提升实际 …
对于机器学习的初学者来说，做大作业只能调包吗 2024-05-09 46 对于机器学习的初学者，做大作业不仅限于调包。初学者可以逐步学习理论知识、数据处理 、模型构建、结果评估与调优。 调用现成的机器学习库是开始学习机器学习的一个好方法，因为它能够帮助学习者快速理解算法的实 …
如何从普通JAVA程序员向机器学习算法工程师转变 2024-05-09 56 从普通JAVA程序员向机器学习算法工程师转变，首先需要学习和掌握机器学习的基本理论、熟悉数据处理和分析工具、熟练掌握至少一门机器学习编程语言、积累机器学习项目经验、理解和应用概率统计知识、不断追踪和学 …
机器学习与计算化学的交叉方向科研应该如何入门 2024-05-09 59 机器学习与计算化学的交叉方向是一个高度动态且充满潜力的研究领域，注定会极大地推进化学研究的边界。入门这一领域，关键步骤包括基础知识学习、选定具体研究方向、锻炼编程能力、深入理解机器学习模型、以及实践和 …
如何学习才能做优秀的Python机器&深度学习调包侠 2024-05-09 55 学习成为优秀的Python机器学习与深度学习调包侠主要包括：掌握Python基础、熟悉机器学习与深度学习库、深入理解算法原理、积累实战经验。首先，需要扎实的Python编程基础，这是使用任何库和工具的 …
入门机器学习后，如何避免只会调包调参的情况 2024-05-09 58 入门机器学习之后，避免只会调包调参的关键策略包括理解算法原理、实践项目、学习深入的数学知识、阅读研究论文、共享与反思。理解算法原理是首要关键。通过深入学习每个机器学习算法背后的数学和逻辑，你可以更好地 …
如何建立有数学或物理「意义」的机器学习模型 2024-05-09 59 建立具有数学或物理「意义」的机器学习模型，首先需要确保模型结构与算法选择与目标问题的数学或物理本质紧密相关、其次，对数据进行深入分析，确保数据集能够反映出问题的数学或物理特性、再次，适当地应用物理定律 …
机器学习中如何训练一个可以恢复样本的攻击模型 2024-05-09 57 深度学习和机器学习模型的安全性近年来受到了重点关注。特别是，模型的逆向工程、成员推断攻击和数据泄露成为研究的热点。训练一个可以恢复样本的攻击模型通常涉及如下步骤：首先建立一个基于目标模型的辅助模型；然 …
现在量化交易必须要用机器学习，多因子模型吗 2024-05-09 57 现在量化交易不必须使用机器学习、多因子模型，但它们确实为量化交易提供了更为高效、精准的决策工具。其中，机器学习在量化交易中的作用尤为显著。机器学习能够通过分析大量历史数据，自动识别出市场中的潜在规律和 …
