“机器学习与人工智能”的版本间差异

来自Shiyin's note
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==软件包==
==软件包==
*[[rapids]]
*rapids Nvidia出的python下的GPU加速套件 [https://rapids.ai/start.html]
:cudf
:cuML 加速scikit-learn [https://docs.rapids.ai/api/cuml/stable/]
:安装（兼顾pytorch的兼容性）conda create -n pytorch_and_rapids -c rapidsai-nightly -c nvidia -c pytorch -c conda-forge rapids=22.04 pytorch=1.10.0 cudatoolkit=11.3

*[[scikit-learn]]
*[[scikit-learn]]
*astroML [https://www.astroml.org/astroML-notebooks/]
*astroML [https://www.astroml.org/astroML-notebooks/]

2022年2月8日 (二) 08:03的版本

  • artificial neural networks (ANN)
气体的冷却 deepCool, deepHeat, and deepMetal: arXiv:1901.01264
对quench的机制进行排序 [1]
  • unsupervised Random Forest
找到SDSS中最怪异的星系 [2]
https://arxiv.org/abs/2007.08530
  • 恒星形成历史 [3]
基于数值模拟的结果，监督学习
Convolutional Neural Networks(CNN)
Extremely Randomised Trees
  • 高斯过程回归 （Gaussian Process Regressor）
Scikit-Learn machine learning package for Python
arXiv1901.02877 1908.04318

图像相关

  • merger
REALSIM [4]
  • Galaxy morphology network [5]
  • Morpheus
https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2020ApJS..248...20H/abstract
  • 贾鹏的方法
https://arxiv.org/abs/2002.09211
  • deblend
Residual Dense Neural network (RDN) [6]
sextractor做deblend [7]
weaklense中的deblend [8]

算法

  • 降维：tSNE
  • 降维：MDS Multidimensional Scaling, [9]

软件包

教程

取自“http://202.127.29.3/~shen/wiki/index.php?title=机器学习与人工智能&oldid=3737”