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文章/答案/技术大牛

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杨熹的专栏

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302

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用线性回归和LSTM做股价预测

本文以微软的股价为例，详细注释在代码块里： ---- 1. 导入相关的包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplo

2018-12-28

1.5K0

如何通过对偶问题求解线性可分 SVM

4. 接着需要对下确界函数求极大值，需要将极大值问题转化为极小值问题，用 SMO算法求出参数向量 alpha

2018-12-24

7430

图解贝叶斯分类器

编程算法其他

在 B 出现的前提下 A 出现的概率，等于 A 和 B 都出现的概率除以 B 出现的概率。

2018-12-21

5710

强化学习 10: 实践中的一些技巧

1. 我们知道在交叉熵方法中，例如进行一百次实验，那么只需要选择其中最好的25次。这样的采样其实是效率很低的。

2018-12-19

4100

强化学习 9: 当 Action 的空间连续时

之前骑自行车的例子中，action 可以是向左或者向右，现在的话可能是一个实数值的区间。

2018-12-17

1.2K0

如何应用 BERT ：Bidirectional Encoder Representations from Transformers

上一篇文章介绍了 Google 最新的BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ，这个模型在 11 个 NLP 任务上刷新了纪录。

2018-12-17

1.1K0

5 分钟入门 Google 最强NLP模型：BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

2018-12-14

2K0

一天读一本书的秘密

两本书里都给出了可以快速阅读的方法和步骤。他们有一些重合的地方，也各自有一些独特的观点。

2018-12-14

4720

《斯坦福大学人生设计课》-你希望你的人生是工业品，还是艺术品？

这本书吸引我的是它的名字叫做人生设计，我们通常都是知道人生规划这个词，而设计相比于规划来讲，给我一种更自由更浪漫的感觉，让我非常想要进去读一下人生到底应该如何设计。

2018-12-13

7590

强化学习第6课：什么是 Crossentropy 方法

求解方法不止有一个，有一种思路是，我们有一个 policy，即有了行为和状态的概率分布。对其进行初始化，可以是随机的，也可以根据具体问题用一些先验知识初始化。然后想要改进这个 policy，可以通过获得数据，玩几次游戏，不断重复，policy 会随着这个过程调整变得越来越好。

2018-12-12

7570

3 个方法让计划可以达成

生活中，我们经常会做计划，但很多都完成不了，经常以失败而告终，下面介绍 3 个方法让我们的计划可以达成。

2018-12-11

5060

强化学习第5课：什么是马尔科夫决策过程

强化学习其他机器人游戏

它和我们前面讲的决策过程是有一样的结构，只不过它会有更多限制。这里同样也有 agent 和环境，只不过还就多了一个状态，用 s 来表示。状态 state 是 agent 可以在环境中所观察到的东西, 然后 agent 可以选择一个行为，并从环境中获得反馈。

2018-12-10

6770

强化学习第3课

强化学习网站其他 arm 推荐系统

病人去看医生，医生就是这个代理，医生观察一些症状，并给出一个治疗方案，然后会得到一个反馈，病人是否在治疗之后感觉好一些了等等。

2018-12-07

4060

你找到生命中最重要的那件事了吗？

我们在做每件事前都要想一下—“我要做的那件最重要的事是什么？”把“寻找关键问题”培养成一种习惯和生活方式。

2018-12-05

4430

权重初始化的几个方法

其中第一步权重的初始化对模型的训练速度和准确性起着重要的作用，所以需要正确地进行初始化。

2018-10-09

1.2K0

梯度消失问题与如何选择激活函数

当我们在做反向传播，计算损失函数对权重的梯度时，随着越向后传播，梯度变得越来越小，这就意味着在网络的前面一些层的神经元，会比后面的训练的要慢很多，甚至不会变化。

2018-08-03

8500

cs230 深度学习 Lecture 2 编程作业： Logistic Regression with a Neural Network mindset

---- 1. 将 Logistic 表达为神经网络的形式本文的目的是要用神经网络的思想实现 Logistic Regression，输入一张图片就可以判断该图片是不是猫。那么什么是神经网络呢

2018-07-04

8270

Logistic regression 为什么用 sigmoid ？

假设我们有一个线性分类器：我们要求得合适的 W ，使 0-1 loss 的期望值最小，即下面这个期望最小：一对 x y 的 0-1 loss 为：在数据集上的 0-1 loss 期望值为：由

2018-06-19

5860

LightGBM 如何调参

本文结构：什么是 LightGBM 怎么调参和 xgboost 的代码比较 ---- 1. 什么是 LightGBM Light GBM is a gradient boosting framew

2018-06-19

3.5K0

Logistic Regression 为什么用极大似然函数

1. 简述 Logistic Regression Logistic regression 用来解决二分类问题，它假设数据服从伯努利分布，即输出为正负两种情况，概率分别为 p 和 1-p，目

2018-06-07

2.4K0

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