快速启动和运行的概述，避免混淆照片由 Pao Dayag 在 Unsplash 上拍摄我们时不时都会考虑是否要尝试新的工具或尝试一个包，而这其中存在一些风险。如果该工具无法满足我的需求，或者需要几天时间才能运行，或者需要我没有的复杂知识，该怎么办？今天，我将分享我自己使用 PyTorch Tabular 启动和运行模型的经验的简单回顾，并提供代码示例，这些示例应该可以帮助其他考虑使用它的用户以最少的麻烦快速上手。这个项目始于一个相当高维的 CatBoost 模型，这是一个具有多类分类结果的监督学习用例。数据集有大约 30 个高度不平衡的类，我将在以后的文章中更详细地描述它们。我想尝试将神经网络
yinshanosaurus angustusyi＆liu，2025 doi：doi.org/10.1002/spp2.70020 x.com/thepalass AbstractPareiasauria是在中间late late二叠纪期间整个Pangea中存在的Herbivorof tetrapods的特殊枝条。数十年来，中国pareiasaur物种的系统发育关系一直存在争议，这主要是由于已知标本的保存不佳。例如，在2019年Shihtienfenia完成的报告之前，没有记录中国Pareiasaurs的完整头骨。本研究描述了中型的pareiasaur yinshanosaurus angus
deshaprema et dissanayake中的acetabularia monodisca，2025。doi：doi.org/10.11646/phytotaxa.693.3.5 facebook.com/wildlifelk actictiona activstal activstraction activstrictry actractrictric actractrictric actababularia crenulata var。进行了从斯里兰卡的贾夫纳海收集的单维斯卡标本。主成分分析（PCA）和描述性统计数据显示，VAR之间存在显着的形态差异。来自加勒比海（A. crenu
AutoML with AutoGluon: Transform Your ML Workflow with Just Four Lines of Code
AutoML 与 AutoGluon：仅用四行代码实现的 ML 工作流AutoGluon 如何主导 Kaggle 竞赛以及您如何击败它。用四行代码击败 99% 数据科学家的算法。由 DALL-E 生成的图像在两项热门的 Kaggle 竞赛中，AutoGluon 仅在对原始数据进行 4 小时的训练后就击败了 99% 的参赛数据科学家（AutoGluon 团队。“AutoGluon：用于文本、图像和表格数据的 AutoML。” 2020）这句话摘自 AutoGluon 研究论文，完美地概括了我们今天将要探索的内容：一个以最少的编码提供令人印象深刻的性能的机器学习框架。您只需要四行代码即可设置完整的
