通用人工智能一直是AI领域的终极目标，即不再局限于一个个单独的子任务，而是直接构建出可以解决所有问题的通用模型。受限于传统方法的局限性，人们与AGI的目标相差甚远，Moss的出现可能还是遥遥无期。

在前面的章节中，我们使用预测准确率来评估各机器学习模型，通常这是用于量化模型表现很有用的指标。但还有其他几个性能指标可以用于衡量模型的相关性，例如精确率、召回率、F1分数和马修斯相关系数（MCC）等。

论文信息 摘要 图神经网络( GNNs )凭借其强大的处理实际应用中广泛存在的图数据的能力，受到了广泛的研究关注。然而，随着社会越来越关注数据隐私，GNNs面临着适应这种新常态的需要。这导致了近年来联

Federated Graph Neural Networks: Overview, Techniques and Challenges 论文信息 联邦图神经网络：概述、技术和挑战 摘要 图神经网络(

前言 人工智能是一个庞大的研究领域。虽然我们已经在人工智能的理论研究和算法开发方面取得了一定的进展，但是我们目前掌握的能力仍然非常有限。机器学习是人工智能的一个重要领域，它研究计算机如何模拟或实现人类

标签映射（Label Encoding）是一种常见的标签编码方法，将每个标签都映射为一个整数，常用于分类问题。在标签数量较少的情况下，标签映射可以简单有效地将标签转换为数字表示。

在有监督学习中，标签编码是将标签映射为计算机可处理的格式的过程。通常，在分类问题中，我们需要将每个类别的标签映射为一个独热向量。

人工智能创新挑战赛：海洋气象预测Baseline[4]完整版（TensorFlow、torch版本）含数据转化、模型构建、MLP、TCNN+RNN、LSTM模型训练以及预测 1.赛题简介 项目链接以及

音乐干声分离：背景音（BGM）与人声（干声）的分离训练个人音色模型：作为模仿其他干声素材的音色数据男女换声（伪音）：基于异性干声素材，进行实时转化声音为异性声音AI 唱歌仅作基础的模拟演唱，仍需进行调

销售出身的老板问我：你能解释下“词向量”吗？用户会咨询很多手册上的基础问题，这需要业务员一对一进行回复。于是，他想让系统自动回复，从而减少成本。

ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling）是一种基于 SMOTE 的过采样方法，它通过计算每个少数类样本周围的多数类样本比例，决定需要产生的新样本数量。

ROSE (Random Over-Sampling Examples) 是一种基于样本生成的过采样方法，它通过对少数类样本进行样本生成，以增加数据集中的少数类样本数量。

📖 人工智能周刊 Hello，新一期的人工智能周刊又和大家如约见面了。人工智能周刊专注于发掘站内优质人工智能的创作者和优质内容。 掘金会对近期（7-14 天）社区人工智能技术好文进行挖掘和筛选，优质的

Safe-Level-SMOTE 是一种基于 SMOTE 的过采样方法，它不仅考虑了少数类样本之间的距离，还考虑了多数类样本之间的距离，以避免产生噪声样本。

Borderline-SMOTE 是基于 SMOTE 的一种改进版本，它只对那些靠近多数类的少数类样本进行过采样，从而避免了对所有少数类样本进行过采样可能导致的过拟合问题。

如果你的 ChatGPT Plus 账号被 OpenAI 封禁，这篇文章适合你继续阅读，本文主要内容是通过支付宝购买美区 App Store 礼品卡来完成 Plus 账号付费

在上一篇《Generative AI 新世界：文本生成领域论文解读》中，我带领大家一起梳理了文本生成领域（Text Generation）的主要几篇论文：InstructGPT，RLHF，PPO，GP

通过简单的用 TF-IDF 文本向量化以及逻辑回归分类器作用于推文数据集，我们得到了大约 80% 的准确率，这已经相当不错的成绩了！

要使用机器学习提高电商平台的销售额，可以从以下几个方面入手： 1.数据分析：分析过去的销售数据，了解哪些产品销售额高，哪些销售额低，哪些生命周期短，哪些生命周期长等，并了解销售额变化的规律。针对这些