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深度学习自然语言处理

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如何用正则化防止模型过拟合?
每天给你送来NLP技术干货! ---- ©作者 | Poll 来自 | PaperWeekly 在总结正则化(Regularization)之前,我们先谈一谈正则化是什么,为什么要正则化。 个人认为正则化这个字眼有点太过抽象和宽泛,其实正则化的本质很简单,就是对某一问题加以先验的限制或约束以达到某种特定目的的一种手段或操作。在算法中使用正则化的目的是防止模型出现过拟合。一提到正则化,很多同学可能马上会想到常用的 L1 范数和 L2 范数,在汇总之前,我们先看下 LP 范数是什么。 LP范数 范数简
zenRRan
2022-08-26
3360
【NLP】45个小众而实用的NLP开源字典和工具
随着BERT、ERNIE、XLNet等预训练模型的流行,解决NLP问题时不用上预训练模型似乎总显得自己有点过时。但是这显然是不对的。
zenRRan
2020-02-20
1.4K0
xgboost的原理没你想像的那么难
作者:milter 链接:https://www.jianshu.com/p/7467e616f227
zenRRan
2019-11-19
2980
图文解读助你理解和使用正则表达式
高级用户需要注意的是,本文存在一个技术上的错误,即正则表达式和使用正则表达式的工具(如 grep)混为了一谈。
zenRRan
2019-10-24
4450
【机器学习】一文读懂线性回归、岭回归和Lasso回归
本文介绍线性回归模型,从梯度下降和最小二乘的角度来求解线性回归问题,以概率的方式解释了线性回归为什么采用平方损失,然后介绍了线性回归中常用的两种范数来解决过拟合和矩阵不可逆的情况,分别对应岭回归和Lasso回归,最后考虑到线性回归的局限性,介绍了一种局部加权线性回归,增加其非线性表示能力
zenRRan
2019-10-15
9370
这些进程的后台可靠运行命令你都知道了吗
当用户注销(logout)或者网络断开时,终端会收到 HUP(hangup)信号从而关闭其所有子进程。因此,我们的解决办法就有两种途径:要么让进程忽略 HUP 信号,要么让进程运行在新的会话里从而成为不属于此终端的子进程。
zenRRan
2018-07-25
7570
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