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CTP封装过程记录

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    • 在PyTorch中构建Faster RCNN的指南
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    • 开源Zuul 2
    • Leon架构
    • Mask R-CNN Unmasked
    • 选择XGBoost模型训练的最优参数
    • 在 Python 中开始使用 XGBoost 的 7 步迷你课程
    • 如何在 Python 中使用 XGBoost 可视化梯度提升决策树
    • 如何在 Python 中使用 XGBoost 调整决策树的数量和大小
    • 在 Python 中使用 XGBoost 调整梯度提升的学习率
    • 如何使用 Amazon Web Services 在云中训练 XGBoost 模型
    • SUMMARY
    • 在 Python 中使用 XGBoost 和 scikit-learn 进行随机梯度提升
    • 从梯度提升开始，比较 165 个数据集上的 13 种算法
    • 如何在 Python 中使用 XGBoost 保存梯度提升模型
    • 如何在 macOS 上为 Python 安装 XGBoost
    • 应用机器学习的 XGBoost 简介
    • 浅谈机器学习的梯度提升算法
    • 在 Python 中使用 XGBoost 的特征重要性和特征选择
    • 如何在 Python 中使用 XGBoost 评估梯度提升模型
    • 如何使用 scikit-learn 在 Python 中开发您的第一个 XGBoost 模型
    • 在 Python 中使用 XGBoost 进行梯度提升的数据准备
    • 如何配置梯度提升算法
    • 如何在 Python 中调优 XGBoost 的多线程支持
    • 通过在 Python 中使用 XGBoost 提前停止来避免过度拟合
    • Boosted Trees简介
    • Spark上的实际Python工作负载：独立群集
    • 语音助理在手机上被浪费了
    • 使用Spark和MLlib进行机器学习简介（DataFrame API）
    • 爱最近邻算法的10个理由
    • Pytorch：如何以及何时使用Module，Sequential，ModuleList和ModuleDict
    • 强大机器学习的三大支柱：规范测试，强大的训练和形式验证
    • MLFLOW概念
    • 如何使用良好的软件工程实践设置PySpark环境以进行开发
    • 机器学习算法之Catboost
    • PyTorch中用卷积神经网络进行传递学习
    • 从Alexa的错误中学习
    • 使用分类数据
    • webhook实现服务器自动部署
    • 12产品管理的行为数据类型
    • 了解XGBoost背后的数学的端到端指南
    • XGBoost算法：长期可能在位！
    • 使用Spark Structured Streaming，XGBoost和Scala进行实时预测
    • PySpark ML和XGBoost完全集成在Kaggle Titanic数据集上进行了测试
    • 我的建立图书推荐系统之旅。。。
    • 转移学习：重新启动Inception V3以进行自定义图像分类
    • 建立你的第一个语音助手
    • 如何使您的MLflow项目易于共享和协作
    • 转移学习:重新启动Inception V3以进行自定义图像分类
    • PyTorch：了解自动微分的工作原理
    • 使用MLflow赋予Spark功能
    • PySpark ML和XGBoost完全集成在Kaggle Titanic数据集上进行了测试
    • 三种流行的聚类方法以及何时使用每种方法
    • 决策树完整指南
    • 大数据和Hadoop时代的维度建模和Kimball数据集市
    • 动画RNN，LSTM和GRU
    • XGBoost不是黑魔法
    • CatBoost有什么特别之处？
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    • 我的建立图书推荐系统之旅。。。
    • Pytorch:如何以及何时使用Module，Sequential，ModuleList和ModuleDict
    • Careem的目的地预测服务如何加快您的驾驶速度
    • 去除正则化会避免模型过拟合吗？
    • 不要在卷积网络中使用Dropout
    • MLFLOW概念
    • 使用Apache Spark的实时机器学习管道
    • Kaggle＃1获胜图像分类挑战方法
    • 强大机器学习的三大支柱:规范测试，强大的训练和形式验证
    • 建立你的第一个语音助手
    • Pytorch：如何以及何时使用Module，Sequential，ModuleList和ModuleDict
    • PySpark ML和XGBoost完全集成在Kaggle Titanic数据集上进行了测试
    • 我们从基于区域的物体探测器（更快的R-CNN，R-FCN，FPN）中学到了什么？
    • 认识和实现：批量标准化
    • F-35是1.4万亿美元的国家灾难
    • 迁移学习：使用Fast.AI库对4种北极犬进行分类
    • 语音助理在手机上被浪费了
    • 使用分类数据
    • 如何使您的MLflow项目易于共享和协作
    • 机器学习算法之Catboost
    • 使用新的fastai库实现世界一流的结果
    • MLflow模型
    • 转移学习:重新启动Inception V3以进行自定义图像分类
    • 在机器学习预测中转换分类数据的可用性
    • 梯度下降优化算法概述
    • webhook实现服务器自动部署
    • 评论：U-Net（生物医学图像分割）
    • Capsule Networks：一种全新且极具吸引力的AI架构
    • 目标检测和定位算法的演变
    • 12产品管理的行为数据类型
    • PyTorch中用卷积神经网络进行传递学习
    • 了解XGBoost背后的数学的端到端指南
    • XGBoost算法:长期可能在位！
    • 将ML投入生产：在Python中使用Apache Kafka
    • 使用Spark和MLlib进行机器学习简介（DataFrame API）
    • Spark上的实际Python工作负载:独立群集
    • 从Alexa的错误中学习
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