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机器学习面试题集-如何画 ROC 曲线
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
Receiver Operating Characteristic Curve 是评价二值分类器的重要指标
杨熹
2019-05-24
1.6K
0
机器学习面试题集-图解准确率,精确率,召回率
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
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
杨熹
2019-05-19
1.7K
0
《百面机器学习》笔记-特征工程相关面试题2
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
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
杨熹
2019-05-17
860
0
CMU Neural Nets for NLP 2019 (4):CNN for NLP
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
CMU Neural Nets for NLP 2019 (4): Convolutional Neural Networks for Language
杨熹
2019-05-14
517
0
【机器学习知识体系】- 逻辑回归篇
深度学习
神经网络
人工智能
机器学习
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:
杨熹
2019-04-23
453
0
【机器学习知识体系】- 机器学习问题的一般流程
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
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。
杨熹
2019-04-18
401
0
TensorFlow 2.0 Tutorial: 3 - 几种 RNN 模型的实现
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
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:
杨熹
2019-04-17
2.9K
0
中文NLP笔记:14. 中文命名实体提取
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
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)
杨熹
2019-03-06
1.5K
0
中文NLP笔记:8. 基于CNN的推荐系统
推荐系统
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
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
杨熹
2019-02-20
1.9K
0
中文NLP笔记:8. 基于LSTM的文本分类
NLP 服务
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
有些句子即使把词的顺序打乱,还是可以看懂这句话在说什么,有时候词的顺序打乱,句子意思就变得面目全非
杨熹
2019-02-20
3.4K
0
中文NLP笔记:6. 如何做中文短文本分类
机器学习
这里可以使用的模型有:朴素贝叶斯,SVM,决策树、随机森林、XGBoost、神经网络等
杨熹
2019-02-20
1.3K
0
中文NLP笔记:5. 文本数据如何转换成计算机能够计算的数据
机器学习
深度学习
NLP 服务
神经网络
人工智能
把文本(段落或者文档)看作无序的集合,忽略语法和单词的顺序,计算每个单词出现的次数
杨熹
2019-02-20
1.3K
0
Auto ML 一种自动完成机器学习任务的系统
bash
bash 指令
编程算法
keras
机器学习
在 2018 年比较火,很多大公司都开源了各自的auto ml库,例如 Cloud AutoML, AUTO KERAS, Auto Sklearn, Auto Weka 等,
杨熹
2019-02-20
491
0
图解什么是 Transformer
机器学习
Transformer 是 Google 团队在 17 年 6 月提出的 NLP 经典之作, 由 Ashish Vaswani 等人在 2017 年发表的论文 Attention Is All You Need 中提出。
杨熹
2019-02-20
1.8K
0
情感分析的方法有哪些
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
情感分析也称为意见挖掘,是自然语言处理(NLP)中的一个领域,它试图在文本中识别和提取意见
杨熹
2019-02-20
1.7K
0
机器学习模型算法 List
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
Reinforcement or Semi-Supervised Machine Learning
杨熹
2019-02-20
536
0
1. 中文NLP笔记:中文自然语言处理的一般流程
NLP 服务
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
人工去重、对齐、删除和标注等,或者规则提取内容、正则表达式匹配、根据词性和命名实体提取、编写脚本或者代码批处理等。
杨熹
2019-01-28
4K
1
为什么要做 batch normalization
机器学习
在机器学习中,我们需要对输入的数据做预处理, 可以用 normalization 归一化 ,或者 standardization 标准化, 用来将数据的不同 feature 转换到同一范围内, normalization 归一化 :将数据转换到 [0, 1] 之间, standardization 标准化:转换后的数据符合标准正态分布
杨熹
2018-12-24
1.3K
0
用对偶法求解 SVR
机器学习
即 它在线性函数两侧制造了一个“间隔带”,对于所有落入到间隔带内的样本,都不计算损失;只有间隔带之外的,才计入损失函数
杨熹
2018-12-24
1.2K
0
强化学习第一课:像学自行车一样的强化学习
强化学习
机器学习
编程算法
决策树
线性回归
在监督式学习中,我们有数据 x 和标签 y。我们想要找到一个函数来连接 x 和 y。可以选择决策树,线性回归等模型,然后训练这些模型使损失函数达到最小。
杨熹
2018-12-06
602
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