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作者 seasa2016 在 PTT [ DataScience ] 看板的留言(推文), 共44則

限定看板：DataScience

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[情報] 新手向kaggle自辦競賽 ptt推噓文預測

[ DataScience ]29 留言, 推噓總分: +9

作者: jack1218 - 發表於 2021/02/05 20:25(3年前)

11^F→seasa2016: 顏色正確就推爆02/07 21:41

[問題] 請問各位會如何描述說明這張圖?

[ DataScience ]12 留言, 推噓總分: +3

作者: ruthertw - 發表於 2020/08/19 13:16(3年前)

1^F→seasa2016: 練爆了08/19 15:41

[問題] VAE在text generation的問題

[ DataScience ]43 留言, 推噓總分: +11

作者: somoskylin - 發表於 2020/07/01 01:13(3年前)

1^F推seasa2016: 那就用sequence gan如何07/01 02:19

11^F→seasa2016: 可是gan也沒辦法保證不再資料分布中的樣本能不能有好結07/01 11:08

12^F→seasa2016: 果吧，這點可能跟vae差不多？07/01 11:08

18^F→seasa2016: 我覺得只是vae的 loss設計的不夠好而已，所以才用gan07/01 18:04

27^F→seasa2016: 第二第三句不就是loss不夠好不能反映真正的lossㄇ07/01 22:01

38^F→seasa2016: 用高斯或其他的分佈和怎麼評估reconstruct這兩個不都可07/03 01:06

39^F→seasa2016: 以自己設計嗎？07/03 01:06

40^F→seasa2016: 推倒的機率式並沒有定義07/03 01:07

[問題] 隨機森林模型問題請益

[ DataScience ]23 留言, 推噓總分: +4

作者: thomasflee - 發表於 2020/06/28 13:46(3年前)

8^F→seasa2016: 請教s大，joblib或是pickle 應該都只是存參數的方法吧06/29 18:07

9^F→seasa2016: 。如果參數一樣的話為什麼他的結果會有差啊06/29 18:07

16^F→seasa2016: 瞭解，感謝您的回答06/29 20:09

[問題] 預設儲存的是哪一個模型

[ DataScience ]6 留言, 推噓總分: +1

作者: HakkaChipa - 發表於 2020/05/31 01:35(4年前)

1^F→seasa2016: overfitting的情形(訓練誤差、驗證誤差）不等價05/31 05:23

[問題] pytorch入門書

[ DataScience ]12 留言, 推噓總分: +6

作者: ICPC - 發表於 2019/12/23 11:13(4年前)

2^F→seasa2016: 直接看document和tutorial啊 pytorch寫的很好的12/23 12:42

[問題] 物品辨識有哪些做的較好？

[ DataScience ]2 留言, 推噓總分: 0

作者: dharma - 發表於 2019/04/14 15:56(5年前)

1^F→seasa2016: 假設有剛好出現正確的答案記得點一下04/16 14:14

2^F→seasa2016: 幫他做relevance feedback04/16 14:14

[問題] 思考要不要買originlab

[ DataScience ]18 留言, 推噓總分: +5

作者: filialpiety - 發表於 2019/03/25 01:57(5年前)

1^F→seasa2016: 叫你老闆買03/25 02:16

[問題] IBM推出會辯論的AI，首戰擊敗人類頂尖辯

[ DataScience ]3 留言, 推噓總分: +3

作者: dharma - 發表於 2019/02/11 15:34(5年前)

2^F推seasa2016: 12號的比賽輸了02/13 08:34

[問題] keras 如何設計多選擇題的Model?

[ DataScience ]15 留言, 推噓總分: +5

作者: dominicx - 發表於 2018/12/15 09:31(5年前)

14^F推seasa2016: 樓上 SGM: Sequence Generation Model for Multi-labe12/15 20:08

15^F→seasa2016: l Classification12/15 20:08

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