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  • “達(dá)觀杯”文本智能處理挑戰(zhàn)賽

    比賽鏈接 數(shù)據(jù)介紹:數(shù)據(jù) *注 : 報(bào)名參賽或加入隊(duì)伍后,可獲取數(shù)據(jù)下載權(quán)限。數(shù)據(jù)包含2個(gè)csv文件: train_set.csv:此數(shù)據(jù)集用于訓(xùn)練模型,每一行對(duì)應(yīng)一篇文章...

  • 決策樹(shù)算法梳理

    決策樹(shù)算法梳理 1. 信息論基礎(chǔ)(熵 聯(lián)合熵 條件熵 信息增益 基尼不純度) 1.1 熵 (entropy) 在信息論與概率統(tǒng)計(jì)中,熵表示隨機(jī)變量不確定性的度量。設(shè)X是...

  • 邏輯回歸算法梳理

    邏輯回歸算法梳理 1、 邏輯回歸的原理 邏輯回歸就是這樣的一個(gè)過(guò)程:面對(duì)一個(gè)回歸或者分類問(wèn)題,建立代價(jià)函數(shù),然后通過(guò)優(yōu)化方法迭代求解出最優(yōu)的模型參數(shù),然后測(cè)試驗(yàn)證我們這個(gè)求解...

  • 線性回歸算法梳理

    線性回歸算法梳理 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)的一些概念 1.1 有監(jiān)督(supervised learning)和無(wú)監(jiān)督 1.1.1 有監(jiān)督: 1.1.2 無(wú)監(jiān)督: 1.1.3比喻 例如...

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    深度學(xué)習(xí)--Lstm+CNN 文本分類

    本文從實(shí)踐的角度,來(lái)講一下如何構(gòu)建LSTM+CNN的模型對(duì)文本進(jìn)行分類。 本文Github RNN網(wǎng)絡(luò)與CNN網(wǎng)絡(luò)可以分別用來(lái)進(jìn)行文本分類。RNN網(wǎng)絡(luò)在文本分類中,作用是用來(lái)...

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    jupyter notebook 安裝代碼提示功能

    我的是在 anaconda中的root環(huán)境下運(yùn)行以下命令,在其他環(huán)境下發(fā)現(xiàn)沒(méi)有效果 1 pip install jupyter_contrib_nbextensions ju...

  • 基本概念

    機(jī)器學(xué)習(xí): 對(duì)于給定的任務(wù)T,在合理的性能度量方案P的前提下,某計(jì)算機(jī)程序可以自主學(xué)習(xí)任務(wù)T的經(jīng)驗(yàn)E,隨著提供合適、優(yōu)質(zhì)、大量的經(jīng)驗(yàn)E,該程序?qū)τ谌蝿?wù)T的性能逐步提高。 有監(jiān)...

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    距離

    距離 設(shè)特征空間X是n維實(shí)數(shù)空間的距離定義為: 這里.當(dāng)p=2時(shí),稱為歐式距離(Euclidean distance)當(dāng)p=1時(shí),稱為曼哈頓距離(Manha...

  • 概率

    1數(shù)學(xué)期望 定義:設(shè)離散型隨機(jī)變量X的分布律為:若級(jí)數(shù)絕對(duì)收斂,則稱級(jí)數(shù)的和為隨機(jī)變量X的數(shù)學(xué)期望,記為,即設(shè)連續(xù)型隨機(jī)變量X的概率密度函數(shù)為,若積分絕對(duì)收斂,則稱積分的值為...

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