杨熹的专栏

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杨熹

机器学习面试题集 - 如何进行 A/B 测试

当要决定一个产品或者新功能是否真的可以上线时,就要做A/B 测试,我们要看这个新的产品或者新的特征是否会对一些商业指标产生影响,A/B 测试的结果决定了产品是否...

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杨熹

Kaggle: Detect toxicity - Basic EDA -1

https://www.kaggle.com/c/jigsaw-unintended-bias-in-toxicity-classification/overv...

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杨熹

the only person you have full control over is yourself

even the worst circumstances can result in growth and transformation

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杨熹

机器学习面试题集-如何画 ROC 曲线

Receiver Operating Characteristic Curve 是评价二值分类器的重要指标

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杨熹

机器学习面试题集-图解准确率,精确率,召回率

当样本比例非常不均衡时,比如某类别占 样本比例 80%时,分类器把所有样本都预测为这个类别,也可以获得 80%的准确率

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杨熹

《百面机器学习》笔记-特征工程相关面试题2

例如,特征a有m个取值,特别b 有n个取值,将二者组合就有m*n个组成情况。这时需要学习的参数个数就是 m×n 个

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杨熹

CMU Neural Nets for NLP 2019 (4):CNN for NLP

CMU Neural Nets for NLP 2019 (4): Convolutional Neural Networks for Language

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杨熹

【机器学习知识体系】- 逻辑回归篇

在面试时有时会问到 LR 为什么用 sigmoid ?在介绍模型时这个知识点经常被忽略,有时候问到了就会不知道要怎么回答,下文给出了数学的解释:

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杨熹

TensorFlow 2.0 Tutorial: 4 - 几个常用技术

下面这个过程是一个最基础的模型建立到评估到预测的流程, 几乎都是遵循这样的一个过程,

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杨熹

【机器学习知识体系】- 机器学习问题的一般流程

今天开始会陆续将之前的文章做一下梳理,整理出一个完整的知识体系,有需要的伙伴们可以更方便地查找自己需要的知识点。

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杨熹

TensorFlow 2.0 Tutorial: 3 - 几种 RNN 模型的实现

下面创建一个简单的 2 层 RNN,每层有 100 个神经元,输出层是单个神经元的 dense 层:

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杨熹

TensorFlow 2.0 Tutorial: 1. 先搭建一个最简单的模型

3 月 6-7 日,在 TensorFlow 的 2019 峰会上正式推出了 2.0 Alpha 版本。 新的 TensorFlow,代码很简洁,搭建模型更容...

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杨熹

6 种用 LSTM 做时间序列预测的模型结构 - Keras 实现

LSTM(Long Short Term Memory Network)长短时记忆网络,是一种改进之后的循环神经网络,可以解决 RNN 无法处理长距离的依赖的问...

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杨熹

中文NLP笔记:14. 中文命名实体提取

  一般包括三大类(实体类、时间类和数字类)和七小类(人名、地名、机构名、时间、日期、货币和百分比)

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杨熹

节后如何快速进入工作状态

回家过年时觉得时间过的特别快,不回家过年时觉得时间过得更快,今年虽然没回家,但也在心理上偷了个懒儿,美滋滋地过了几天节,看小品看电影,一会哭的稀里哗啦一会哈哈大...

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杨熹

中文NLP笔记:13 用 Keras 实现一个简易聊天机器人

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杨熹

图解精度和召回率

例如方形的左边一半,是实际上为正的样本。右边一半,是实际上为负的样本。那除了算法判断正确的,以外,就是判断错误的样本。

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杨熹

中文NLP笔记:12 中文情感分析

  需要大量的人工标注的语料作为训练集,提取文本特征,构建分类器,进行情感的分类。

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杨熹

中文NLP笔记:11. 基于 LSTM 生成古诗

  在每行末尾加上 ] 符号是为了标识这首诗已经结束,说明 ] 符号之前的语句和之后的语句是没有关联关系的,后面会舍弃掉包含 ] 符号的训练数据。

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杨熹

中文NLP笔记:8. 基于CNN的推荐系统

  如果一段文字包含有 n 个词,每个词有 m 维的词向量,那么可以得到一个 n*m 的词向量矩阵

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