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機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)（1）- ROC曲線理解本文用于理解ROC曲線的定義，繪制過(guò)程及其應(yīng)用實(shí)現(xiàn)，主要用于自我溫習(xí)回顧基礎(chǔ) 基本目錄如下： 什么是ROC曲線？1.1 ROC曲線的歷史1.2 ROC曲線的定義1.3 ROC...
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機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)（2）- PCA與LDA比較本文用于理解機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的兩種降維方法，主成分分析和線性判別分析，并對(duì)兩者進(jìn)行簡(jiǎn)單的對(duì)比。 基本目錄如下： 什么是PCA？1.1 先導(dǎo)數(shù)學(xué)知識(shí)準(zhǔn)備1.2 PCA基本概念理解...
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機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)（16）- 主題模型LDA理解與應(yīng)用本文主要用于理解主題模型LDA（Latent Dirichlet Allocation）其背后的數(shù)學(xué)原理及其推導(dǎo)過(guò)程。本菇力求用簡(jiǎn)單的推理來(lái)論證LDA背后復(fù)雜的數(shù)學(xué)知識(shí)，苦于...
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【NLP論文筆記】Sequence to Sequence Learning with Neural Networks本文主要用于記錄谷歌發(fā)表于2014年的一篇神作（引用量上千），現(xiàn)已被廣泛使用的Sequence to Sequence模型論文。方便初學(xué)者快速入門，以及自我回顧。 論文鏈接：...
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【NLP論文筆記】Neural machine translation by jointly learning to align and translate本文主要用于記錄發(fā)表于2014年的一篇神作（引用量破5k）。該論文第一次將注意力機(jī)制引入了NLP領(lǐng)域，而本筆記意在方便初學(xué)者快速入門，以及自我回顧。 論文鏈接：https:/...
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【NLP論文筆記】Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation本文主要用于記錄發(fā)表于2015年的一篇神作（引用量上千）。該論文將注意力機(jī)制在機(jī)器翻譯的領(lǐng)域進(jìn)行了升級(jí)，而本筆記意在方便初學(xué)者快速入門，以及自我回顧。 論文鏈接：http:/...
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【NLP論文筆記】Attention Is All You Need（Transformer 模型結(jié)構(gòu)理解）本文主要用于記錄谷歌發(fā)表于2017年的一篇論文（引用量接近上千）。該論文提出的Transformer模型也是近年來(lái)被廣泛應(yīng)用的。本筆記主要為方便初學(xué)者快速入門，以及自我回顧。...