摘要：本文带大家从另一个角度来理解和认识图卷积网络的概念。 本文分享自华为云社区《技术综述十二：图网络的基本概念》，原文作者：一笑倾城。

选自arXiv，作者：Tony Duan、Anand Avati等，机器之心编译，参与：熊猫。 自然梯度提升（NGBoost / Natural Gradient Boosting）是一种算法，其以通用的方式将概率预测能力引入到了梯度提升中。预测式不确定性估计在医疗和天气预测等…

去年 11 月的 Flink Forward Asia 2019（以下简称 FFA） 上 Flink 社区提出了未来发展的几个主要方向，其中之一就是拥抱 AI [1]。实际上，近年来 AI 持续火热，各种计算框架、模型和算法层出不穷，从某种角度上来说，这个赛道已经有些拥挤了。在…

同时欢迎关注我们的公众号：OPPO_tech，与你分享OPPO前沿互联网技术及活动。 Gradient Boosting（梯度提升）是一种解决机器学习中分类和回归任务的技术。跟其他Boosting家族成员一样，其预测模型也是由一系列弱预测模型组成的。 近些年来XGBoost、L…

最直接的目的是用离散的数据 近似 代替连续（或原先就是离散）的数据，比如说要计算一个很复杂的函数f的积分，假设找出这个函数原函数F是十分困难的，那么可以用近似的值代替真实的值。一个简单而有效的方式是在定义域内按每隔0.01的距离计算f的值，然后用小矩形面积——0.01*f(x)…

本文是对《从数据到结构——动力学网络重构》一文的重新梳理。原文有70多个数学公式，本文会给出关键的公式和相关引用文献，尽量从实际物理意义的角度来阐述文章的思路。想了解更多详细的公式推导过程，还是建议前往原文阅读。 集智学园还有对本文的视频解读，喜欢看视频学习的可点击上面原文👆…

有的人可以徒手推导机器学习算法公式，可以深入源码了解算法的实现，又或者在Kaggle比赛中获得不错的名次，但在实际的项目中却走得“步履蹒跚”，究其根本原因是机器学习知识体系还不完善。 例如我们的用户兴趣标签生产系统中，需要考虑的问题有：如何做好特征工程、如何获取高质量的正负样本…

今天介绍的是 NVIDIA 推出的一款专门用于记录深度学习调 (lian) 参 (dan) 的工具，runx。 runx非常的新，大概是五天前正式开源的。正好在 Github 上面看到，感觉挺有意思的，就拿来仔细的看了一下。这篇文章也应该是中文全网第一个介绍这个工具。 简单来说…