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Skip-gram模型（2）
神经网络
编码
模型
数据
原理
假如用余弦相似度来计算两个词的one-hot编码得到0，即不能编码词之间的相似性，所以有了word2vec的方法，包括skip-gram和CBOW。
何武凡
2023-10-18
318
0
生存分析（一）
函数
可视化
事件
数据
统计
生存分析是将观察的结局和出现结局所经历的时间结合起来进行分析的一系列统计方法，常用于研究影响因素与生存时间和结局的关系，预测不同因素水平个体生存预测。
何武凡
2023-04-02
454
0
统计学中的假设检验
汽车
事件
数学
统计
原理
药厂宣传新药疗效很好，研究宣称研发的算法比之前的要好或者某项运动是有助于长寿的，我们怎么样来判断这些结果是否靠谱？这些问题就可以用统计学中的假设检验来判断。
何武凡
2023-03-24
551
0
MultiBench多模态表征学习的多尺度基准
编程算法
人工智能
神经网络
深度学习
MULTIBENCH，一个系统而统一的大规模多模态学习基准，涵盖15个数据集、10种模式、20个预测任务和6个研究领域。
何武凡
2023-03-09
675
0
《MIMIC-IV, a freely accessible electronic health record dataset》论文笔记
数据库
数据分析
sql
BIDMC医院常规的临床数据存储在microsoft SQL中，通过VPN转移到MIT服务器的PostgreSQL，补充数据如ICD、患者死亡信息等外部导入到PostgreSQL
何武凡
2023-03-09
1.2K
0
公开重症监护数据库MIMIC代码仓库介绍
云数据库 postgresql
数据分析
数据库
sql
编程算法
《The MIMIC Code Repository: Enabling reproducibility in critical care research》论文
何武凡
2023-03-09
1.6K
0
Embedding是什么？
编程算法
嵌入是将正整数（索引值）转换为固定尺寸的稠密向量。这句话来着keras文档中对embedding层的解释，非常概括，不太容易理解，但确实概括了要干的事情。
何武凡
2023-03-09
897
0
ClinicalBERT: 对医学文本建模用于再入院预测
NLP 服务
tcp/ip
日志服务
非结构化、高维稀疏信息例如临床文本难以在临床机器学习模型中使用。临床文本中包含什么样的临床价值？更加丰富、详细。然而重症监护室医生在有限时间内需要做出最优决策，读大量的临床文本，增加工作量。
何武凡
2023-03-09
844
1
LSTM应用场景以及pytorch实例
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
在去年介绍的一篇paper中，应用了多任务RNN来解决问题，当时RNN指的即是LSTM。本文介绍LSTM实现以及应用。
何武凡
2023-03-09
2.8K
0
重读XGBoost
机器学习
编程算法
serverless
在使用xgboost方法调参时，对其中个别参数不是特别理解。故重新读了一遍原论文。
何武凡
2023-03-09
739
0
《A Unified Approach to interpreting Model Predictions》论文解读
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
一大类方法中解释模型是一系列二元变量的线性函数 称为Additive Feature Attribution methods（AFA）相加特征归因方法
何武凡
2023-03-09
1.4K
0
MIT 6.S91 Introduction Deep Learning Notes
深度学习
Principled AI Algorithms for challenging domains @Caltech
何武凡
2023-03-09
348
0
Git常用命令
git
当我们需要删除暂存区或分支上的文件, 但本地又需要使用, 只是不希望这个文件被版本控制, 可以使用
何武凡
2023-03-09
285
0
PyTorch深度学习（2）
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
卷积神经网络
Deep Learning = Learning Hierarchical Representations 深度学习即学习层次的表征。
何武凡
2023-03-09
370
0
PyTorch深度学习（1）
批量计算
深度学习
科学技术发展如海浪一样也会潮起潮落，深度学习在经历了几次低谷后。2010年左右，在语音识别领域取得进展，2012年在计算机视觉领域也发展起来，随后各个领域都开始使用应用深度学习方法，而似乎渐渐抛弃了其他方法，那么深度学习是不是问题的最终解决之道呢？研究方向宽泛而多维才是合理的道路，不应过分追求热点领域。正如上世纪80年代日本学者在低谷时期仍然坚持自己的研究领域。
何武凡
2023-03-09
311
0
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