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人工智能AI(3):线性代数之向量和矩阵的范数

在实数域中,数的大小和两个数之间的距离是通过绝对值来度量的。在解析几何中,向量的大小和两个向量之差的大小是“长度”和“距离”的概念来度量的。为了对矩阵运算进行数...

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从损失函数的角度详解常见机器学习算法(1)

作者:章华燕 编辑:赵一帆 1、机器学习中常见的损失函数 一般来说,我们在进行机器学习任务时,使用的每一个算法都有一个目标函数,算法便是对这个目标函数进行优化,...

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如何在Python中从零开始实现随机森林

决策树可能会受到高度变异的影响,使得结果对所使用的特定测试数据而言变得脆弱。

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如何使用 scikit-learn 为机器学习准备文本数据

文本数据需要特殊处理,然后才能开始将其用于预测建模。

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编码器-解码器循环神经网络全局注意力模型简介

编码器-解码器模型提供了使用递归神经网络来解决有挑战性的序列-序列预测问题的方法,比如机器翻译等。

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用Pandas在Python中可视化机器学习数据

您必须了解您的数据才能从机器学习算法中获得最佳结果。

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深度学习NLP最佳方法

2017年7月26日更新:有关其他上下文,HackerNews对此帖的讨论。

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关于提高机器学习性能的妙招

这里有可以让你做出更好预测的32个建议、诀窍与技巧。

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通过5个简单序列预测实例学习LSTM递归神经网络

它要求你考虑观测的顺序,并且使用像长短期记忆(LSTM)递归神经网络这样有记忆性的,并且可以学习观测之间时间依赖性的模型。

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在Keras中如何对超参数进行调优?

由于没有一个成熟的理论来解释神经网络,所以配置神经网络通常是困难的,经常被同学们调侃为“炼丹”。

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从论文到测试:Facebook Detectron开源项目初探

机器之心专栏 作者:陈惠婵 从 RCNN 到 Faster RCNN,再到最近的 FPN 和获得 ICCV Best Paper 的 Mask RCNN,深度学...

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理解LSTM网络

人类不会每时每刻都从头开始重新思考,就像你阅读这篇文章时,你会根据对上文的理解来推断每个词语的意思,而不是抛弃一切从零开始思考。换而言之,你的思想具有持久性。

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Google Brain陈智峰:TensorFlow可以用来做什么?

2018 年 1 月 19 日,极客公园创新大会 IF 2018 在北京召开,Google Brain 首席工程师陈智峰分享了《寻找答案从定义问题开始——Ten...

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具有张量流的混合密度网络

不久之前,Google开源了TensorFlow,这是一个旨在简化图表计算的库。 主要的应用程序是针对深度学习,将神经网络以图形形式显示。 我花了几天的时间阅读...

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支持向量机入门简介

我们会通过分享有用的图书馆和资源而不是用复杂的数学知识来带你入门 SVM 。

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人工智能在医疗行业的6大最新进展

[ 亿欧导读 ]1、赛诺菲巴斯德利用AI研发流感疫苗;2、两大计算机网络助力葛兰素史克研发新药;3、人工智能不到1秒就能诊断结直肠癌,准确率达86%;4、诊断乳...

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深度学习环境搭建:tensorflow安装教程及常见错误解决

区别于其他入门教程的“手把手式”,本文更强调“因”而非“果”。我之所以加上“通用”字样,是因为在你了解了这个开发环境之后,那些很low的错误你就不会犯了。 大家...

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Logistic Regression Models分析交互式问答译

本文是一篇关于交互式问答系统中如何通过文本特征工程构建和Logistic Regression判定话题/主题/意图延续还是转换的论文,提供了一条比较好的思路,对...

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让Kaggle比赛第二名获奖者告诉你:买下一个冰淇淋的最佳时间是什么时候?

原文作者:Edwin Chen 翻译:Jingzi Zhang 我们最近的Instacart购物车分析比赛中,向Kagglers提出了一个挑战,来预测一个Ins...

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C+实现神经网络之三—神经网络的训练和测试

前言 在之前的博客中我们已经实现了Net类的设计和前向传播和反向传播的过程。可以说神经网络的核心的部分已经完成。接下来就是应用层面了。要想利用神经网络解决实际的...

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