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Linear algebra and its applications 麻省理工 线性代数公开课教材 可以配合视屏使用

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乳腺癌数据集 Python 预测模型 乳腺癌数据集二分类预测 机器学习 深度学习 网格搜索+logistic逻辑回归+神经网络+SVM支持向量机+KNN 条形图折线图可视化 预测效果较好，拟合较为准确。 jupyter notebook numpy pandas matplotlib sklearn 数据分析 数据挖掘

使用PyCaret和PaddlePaddle融合模型进行预测，当前取得第六名，适合参赛的朋友参考和使用。

Representation Learning on Networks 1) Node embeddings：Map nodes to low dimensional embeddings 2) Graph neural networks：Deep learning architectures for graph structured data 3) Applications

这是 ShowMeAI 持续分享的重磅报告系列！《State of AI Report 2022》是一份发布于2022年10月的报告，作者Nathan Benaich和Ian Hogarth从Research、Industry、Politics、Safety等四个方面，对2022年的发展做了汇总梳理，并对新一年的发展进行了预测。完整报告 114 页。 ◉ 内容要点： ① 大厂实验室走向封闭，但是新的独立研究实验室正在迅速开源。虽然 AI 研究呈现集中趋势，但计算与访问成本的降低催生了走在研究最前沿的小型实验室（如 Stability.AI 和 Midjourney）。 ② 人工智能研究越来越关注安全领域。安全研究人员在大型 AI 实验室的安全研究人员，由去年的不到100人增长为300人，这也有望提升安全学者的认可度。 ③ 中美人工智能研究差距继续扩大，自2010年以来，中国机构发表的论文数量是美国机构的4.5倍，明显超过美国、印度、英国和德国的总和。 ④ 人工智能驱动的科学研究继续取得突破，但数据泄漏等重大方法错误需要进一步调查，否则会导致 AI 危机的日益严重。

这是 ShowMeAI 持续分享的速查表系列！本速查表是《数据科学家学习路线图》，作者与硅谷多家顶级科技公司的高级数据科学家、数据科学经理们进行了交谈，并从这些对话中总结了经验，绘制了这张路线图。每个有兴趣进入数据科学领域的人，可以根据这张路线图有目标和重点地进行学习。

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