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机器学习原理

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119
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203972
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51
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[电竞经理]构建一个选手招聘中心的自动推荐工具
工具访问地址 构建一个选手招聘中心的自动推荐工具 输入:标签组合 输出:推荐标签,该标签可能签约的选手
DC童生
2022-07-28
5120
《Similarity network fusion for aggregating data types on a genomic scale》
链接:https://github.com/yik-cyber/SNFtool 总结 相似融合网络:聚合不同的基因数据类型 论文以计算机视觉多视图方式为启发,设计了一种图融合网络用于解决基因数据不能综合处理的困难。 本文考虑将患同一种癌症的病人组成一个群体,利用群体里面每个病人个体的不同基因数据分别构建不同的图,并设计了一个图融合方式,将不同的图融合成一个最终的图,最终的图包括了所有的基因信息数据,因此是一个综合的结果,利用该综合的结果进行聚类,可以将癌症分为不同的亚型,利用该综合结果进行回归任务,
DC童生
2021-12-13
6320
如何理解Inductive Bias
在训练机器学习任务时候,会有一些假设,比如:KNN中假设特征空间中相邻的样本倾向于属于同一类;SVM中假设好的分类器应该最大化类别边界距离;等等。但是真实世界是没有这些假设的。这些假设是归纳出来的,而且和真实世界有一定的偏置,就叫归纳偏置。 在深度学习方面也是一样。以神经网络为例,各式各样的网络结构/组件/机制往往就来源于归纳偏置。在卷积神经网络中,我们假设特征具有局部性(Locality)的特性,即当我们把相邻的一些特征放在一起,会更容易得到“解”;在循环神经网络中,我们假设每一时刻的计算依赖于历史计算结果;还有注意力机制,也是基于从人的直觉、生活经验归纳得到的规则
DC童生
2021-11-29
4480
高维数据可视化方法——T-SNE
用于高维数据的降维,可视化展示,相比较pca的线性降维,再可视化显示方面显示更加友好。相似的样本由附近的点建模,不相似的样本由高概率的远点建模。
DC童生
2021-03-27
9350
tensorboard可视化训练过程
关于可视化的很好的总结:https://www.jianshu.com/p/bea7fc33cbf4
DC童生
2019-07-11
8110
句子相似度计算
Word2Vec将词映射为一个词向量,在这个向量空间中,语义相似的词之间距离会比较小,而词移距离(WMD)正是基于word2vec的这一特性开发出来的。 两个文档中的任意两个词所对应的词向量求欧氏距离然后再加权求和
DC童生
2019-07-11
2.3K0
bert生成句向量
BERT本质上是一个两段式的NLP模型。第一个阶段叫做:Pre-training,跟WordEmbedding类似,利用现有无标记的语料训练一个语言模型。第二个阶段叫做:Fine-tuning,利用预训练好的语言模型,完成具体的NLP下游任务。
DC童生
2019-07-11
9.1K0
图嵌入
通过深度学习技术将图中的节点(或边)映射为向量空间中的点,进而可以对向量空间中的点进行聚类、分类等处理
DC童生
2019-05-17
1.1K0
服务器上布置python问答接口
原因分析: https://blog.csdn.net/TH_NUM/article/details/80450607 解决办法: 运行代码时候前面加上:
DC童生
2019-01-28
7830
NLP(5)——基于依存分析的开放式中文实体关系抽取方法
前言:由于主要是涉及一些NLP的东西,所以将本文放到NLP里面。 前期学习的资料:
DC童生
2018-08-27
2.2K1
深度学习——RNN(3)
前言:在语言结构中,由于词语之间是存在时序关系的,所以RNN在语言处理方面发挥着很大的优势,下面构建一个最简单的RNN结构来实现一个给定几个单词预测下一个单词是什么。实现的关键是对单词和数字之间的相互转换。 详细代码可见:https://github.com/dctongsheng/vocab_predict_rnn 读取数据: def read_data(filename): with open(filename) as f: content = f.readlines()
DC童生
2018-06-06
5160
爬虫篇(2)——爬取博客内容页面分析代码分析
对博客网站博客园首页的200页网站进行内容爬取 用lxml和xpath进行爬取数据 页面分析 主页面 image.png 主页面数据页面 i
DC童生
2018-04-28
6750
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