Mixture Density Network(1)
之前在IOP的那篇论文里提到过,反演问题的数学本质是一个病态问题。而机器学习和深度学习本质上解决的都是分类和回归问题,并不能直接解决病态问题。最近重新查看一些论文,终于想起了之前看过的一些东西。
Tree Family in Machine learning and XGBoost
因为研究的原因又回到了老本行,要用auto-sklearn和XGBoost,这次一定要把我自己讲明白
一些地址
https://towardsdatascience.com/beyond-grid-search-hypercharge-hyperparameter-tuning-for-xgboost-7c78f7a2929d
https://issueexplorer.com/issue/automl/auto-sklearn/1297
https://www.kaggle.com/residentmario/automated-feature-selection-with-sklearn
https://stackoverflow.com/questions/54035645/features-and-feature-importance-in-auto-sklearn-with-one-hot-encoded-features
https://github.com/automl/auto-sklearn/issues/524
https://towardsdatascience.com/feature-preprocessor-in-automated-machine-learning-c3af6f22f015
https://scikit-learn.org/stable/modules/feature_selection.html
https://github.com/automl/auto-sklearn/issues/524
gdal
之前就想了各种各样的方法来跳过GDAL,没想到最后工作了还是要用这个
我对国内水色遥感的看法
一些个人的看法
FY4A数据处理
工作原因接了个FY4A数据处理的活
py6s
之前一直想方设法跨过去的事情今天终于要开始搞了
ocean color data download script
之前写过一个这个,但是除了这个之外还有更多其他更方便的方法。
matplotlib xarray basemap h5py conflict
一个困扰了我一星期的问题。