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Azure - 机器学习：创建机器学习所需资源，配置工作区

作者：techlead_krischang发布时间：2024-02-04
机器学习

> 本文中你可以创建使用 Azure 机器学习所需的资源，包含工作区和计算实例。 > 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济...【查看原文】

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机器学习入门：基本概念和学习资源

机器学习是人工智能领域的重要分支，它通过从数据中学习，以自主提高性能的方式进行决策和预测。机器学习通常涉及数据处理、特征提取、模型训练和测试等技术，它在许多领域都有着广泛的应用，例如图像和语音识别、自然语言处理、推荐系统、医疗诊断和金融分析等。机器学习的基本概念：数据集：机器学习模型的训练和测试依赖于数据。数据集是一组已标记的数据，通常由输入特征和相应的输出标签组成。特征：输入数据的属性或特征通常是数值或离散值，例如图像的像素值或文本中的单词。模型：机器学习模型是对数据进行训练的算法或技术，它可以根据输入

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【机器学习】Github上爆火的机器学习资源numpy-ml

加州大学伯克利分校的david bourgin博士使用numpy手撸各种机器学习源码，Github爆砍13.3k小星星。https://github.com/ddbourgin/numpy-ml/tree/master我为什么要推荐这个资源？目前开源的机器学习框架有很多，例如sklearn，scipy，tensorflow等等。但是，当你想调试时，或者想查看某些细节是如何实现时，你会发现，这些框架都依赖了很多其他的库。而numpy-ml仅依赖numpy。由于没有使用其他第三方库，很多方法都是从零开始实现，

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【机器学习】给大家推荐几个资源

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JPCL | 什么是机器学习势所需要的：模拟导向训练

较低的势能误差并不能保证机器学习势在模拟中的良好性能。原因之一是很难在训练过程中平衡不同PES区域的描述。特别在训练含有许多严重扭曲构型的高变形能分子的全局PES数据时更是如此。我们研究并展示了如何在训练中解决这个问题，以提高机器学习势在模拟而不是单纯在验证或测试集上的性能。在这项工作中，我们使用了能量加权训练，并对加权函数进行优化以获得更好的模拟结果。获得的机器学习势可用于繁重的扩散蒙特卡罗模拟——这需要数十亿次的精密计算才能获得准确的非谐零点振动能。请参阅我们在JPCL中的论文了解更多详细信息，以及查

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