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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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哔哩人工智能学院 2023-02-18

【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

我写这个公众号的目的就是让大家了解人工智能背后的数学原理，但人工智能这个话题太大了，背后涉及到的知识非常庞大，仅靠写几篇文章传播力度有限，况且知识传播过程中也容易引入误解，所以授之以鱼不如授之以渔，这里给大家推荐一些资源。 看书是学习必不可少的方式之一，今天给大家推荐一本机器学习数学原理和应用的书：MATHEMATICS FOR MACHINE LEARNING，PDF路径如下：https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf我把书的目录浓缩一下让大家先睹为快：Pa

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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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