tf.nn.embedding_lookup() 的用途主要是選取一個張量里面索引對應(yīng)的元素。 原理??假設(shè)一共有個物體，每個物體有自己唯一的id，那么從物體的集合到有一個t...
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tf.nn.embedding_lookup() 詳解 -
Word2Vec源碼解析一、word2vec訓(xùn)練參數(shù) 先根據(jù)輸入的train_file文件創(chuàng)建兩個數(shù)組，vocab和vocab_hash，vocab是詞庫數(shù)組，一維數(shù)組，每一個對象都是vocab_w...
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細(xì)說python正則表達(dá)式
python的re模塊--細(xì)說正則表達(dá)式 可能是東半球最詳細(xì)最全面的re教程,翻譯自官方文檔,因?yàn)楣俜轿臋n寫的是真的好，所以，盡量保持原本的東西，做最少的改動，保持原汁原味！...
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python matplotlib 圖像可視化Python畫圖之總結(jié)待整理 https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/plt/http://blog...
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漫畫算法：什么是 B 樹？本文提到的「B-樹」，就是「B樹」，都是 B-tree 的翻譯，里面不是減號-，是連接符-。因?yàn)橛腥税?B-tree 翻成 「B-樹」，讓人以為「B樹」和「B-樹」是兩種樹，...
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機(jī)器學(xué)習(xí)面試之最大熵模型最大熵模型屬于運(yùn)用最大熵原理的多分類模型，這個模型在面試中經(jīng)常會與邏輯回歸一起問，比如，為什么說二者是類似的？要解答這個問題，需要對兩個模型的原理都有清晰的理解，很多面試者雖...
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機(jī)器學(xué)習(xí)-損失函數(shù)詳解
損失函數(shù)（loss function）是用來估量你模型的預(yù)測值f(x)與真實(shí)值Y的不一致程度，它是一個非負(fù)實(shí)值函數(shù),通常使用L(Y, f(x))來表示，損失函數(shù)越小，模型的魯...
