前面一篇文章貝葉斯統(tǒng)計(jì)：初學(xué)指南介紹了最簡單的 Metropolis 采樣方法，本文將介紹另一種采樣 Metropolis-Hastings ，...
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貝葉斯推斷：Metropolis-Hastings 采樣
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經(jīng)典檢索算法：BM25原理本文cmd地址：經(jīng)典檢索算法：BM25原理 bm25 是什么？ bm25 是一種用來評價(jià)搜索詞和文檔之間相關(guān)性的算法，它是一種基于概率檢索模型提...
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Boosting原理
集成學(xué)習(xí) 集成學(xué)習(xí)是什么？集成學(xué)習(xí)通過訓(xùn)練多個(gè)分類器，然后將其組合起來，從而達(dá)到更好的預(yù)測性能，提高分類器的泛化能力。 目前集成學(xué)習(xí)主要有3個(gè)框...
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xgboost 庫使用入門
本文 github 地址：1-1 基本模型調(diào)用. ipynb，里面會(huì)記錄自己kaggle大賽中的內(nèi)容，歡迎start關(guān)注。 cmd 地址：xgb...
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seq2seq模型之raw_rnn
本文是seq2seq模型的第二篇，主要是通過raw_rnn來實(shí)現(xiàn)seq2seq模型。github地址是：https://github.com/z...
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seq2seq模型初探
本文是seq2seq模型的第一篇，本文根據(jù)論文Sutskever, Vinyals and Le (2014)而來 github地址：https...
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lstm理解本文是自己對于lstm的理解的總結(jié)，但是最好的文章幫助理解lstm一定是這篇Understanding LSTM Networks lstm理論...
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如何生成一幅藝術(shù)作品
示例怎么能夠產(chǎn)生一幅藝術(shù) github閱讀效果更佳 假設(shè)我們有一幅大師的畫作了，我們怎么能夠提取出“大師作品”中的紋理和顏色這些細(xì)節(jié)讓我們的計(jì)算...
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[斯坦福CS231n課程整理] Convolutional Neural Networks for Visual Recognition（附翻譯，作業(yè)）CS231n課程：面向視覺識(shí)別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 課程官網(wǎng)：CS231n: Convolutional Neural Networks for Vi...
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數(shù)據(jù)處理之PCA推薦好文PCA的數(shù)學(xué)原理本文將會(huì)用Python來實(shí)現(xiàn)PCA，幫助更好的理解 視頻地址：https://www.youtube.com/watch...
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