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AI小白入门

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清华大学唐杰教授：人工智能的下个十年

神经网络人工智能编程算法深度学习知识图谱

本文从人工智能发展的历史开始，深入分析人工智能近十年的发展，阐述了人工智能在感知方面取得的重要成果。

2020-10-23

8120

【NLP】通俗易懂的Attention、Transformer、BERT原理详解

机器学习神经网络深度学习人工智能 NLP 服务

网上关于这部分内容的好文章数不胜数，都讲的特别的详细，而今天我写这篇博客的原因，一是为了加深对这部分知识的理解，二是希望博客内容能够更多的关注一些对于和我一样的新同学难以理解的细节部分作一些自己的描述，三也是为了写一下我自己的一些思考，希望能和更多的人交流。这篇文章主要内容不在于原理的详细描述，期望的是对那些原理有了整体的认识，但是总是感觉似懂非懂的朋友们有所帮助。所以内容偏向于可能对于大佬来说很简单，但是对于刚刚接触NLP的朋友来说可能不了解的部分。希望有缘的朋友看到不吝赐教。

2020-08-27

2.3K0

【NLP】打破BERT天花板：11种花式炼丹术刷爆NLP分类SOTA！

NLP 服务监督学习迁移学习机器学习神经网络

在2020这个时间节点，对于NLP分类任务，我们的关注重点早已不再是如何构造模型、拘泥于分类模型长什么样子了。如同CV领域当前的重点一样，我们更应该关注如何利用机器学习思想，更好地去解决NLP分类任务中的低耗时、小样本、鲁棒性、不平衡、测试检验、增量学习、长文本等问题。

2020-08-27

2.1K0

流水的NLP铁打的NER：命名实体识别实践与探索

机器学习神经网络深度学习人工智能

作者：王岳王院长知乎：https://www.zhihu.com/people/wang-yue-40-21 github: https://github.com/wavewangyue 编辑：yuquanle

2020-08-18

5.7K0

【GCN】图神经网络入门（二）

机器学习神经网络深度学习人工智能

除了GCN，还有一种趋势是在传播步骤中使用诸如GRU或LSTM等RNN的门控机制，以减少来自基本GNN模型的限制并提高整个图上的长期信息传播。

2020-07-24

2.6K0

【GCN】图卷积网络入门（一）

机器学习深度学习神经网络人工智能数据结构

图是一种数据结构，可对一组对象（节点）及其关系（边）进行建模。近年来，由于图的强大表达能力，利用机器学习来分析图的研究受到越来越多的关注，即图可以用作包括社会科学（社会网络）在内的各个领域的大量系统的表示图是一种数据结构，可对一组对象（节点）及其关系（边）进行建模。

2020-07-24

1.9K0

147页详述「结构在神经网络中的复兴」，图注意力网络一作博士论文公开

数据结构编程算法神经网络机器学习深度学习

在一项针对 2019 年到 2020 年各大顶会论文关键词的统计中，「图神经网络」的增长速度位列榜首，成为上升最快的话题。

2020-06-04

4370

【ML】分类树算法原理及实现

数据分析决策树机器学习神经网络深度学习

机器学习领域中的树模型其实就是结合了数据结构中的二叉树来开展机器学习任务的方法。本文所讲解的分类树为CART树中的一种，而CART树是决策树中的一种，其它还有ID3和C4.5。决策树算法是一类常用的机器学习算法，在分类问题中，决策树算法通过样本中某一维特征属性值的分布，将样本划分到不同的类别中，而这一功能就是基于树形结构来实现的。

2020-05-25

9340

【机器学习】EM算法

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

本文介绍了一种经典的迭代求解算法—EM算法。首先介绍了EM算法的概率理论基础，凸函数加jensen不等式导出算法的收敛性，算法核心简单概况为固定其中一个参数，优化另一个参数逼近上界，不断迭代至收敛的过程。然后介绍高斯混合，朴素贝叶斯混合算法基于EM算法框架的求解流程。最后介绍了基于概率隐因子的LDA主题模型，这一类基于隐因子模型-包括因子分解，概率矩阵分解皆可通过EM算法求解，且与EM思想相通。

2020-04-15

9130

【机器学习】XGboost

决策树深度学习人工智能机器学习神经网络

本文介绍了XGboost模型。首先在GBDT的基础上介绍XGboost，然后对比了XGboost与GBDT的不同之处，最后介绍了XGboost的损失函数和学习过程。

2020-04-07

3990

【机器学习】GBDT

决策树神经网络机器学习深度学习人工智能

本文介绍了提升树模型中的梯度提升树算法GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 。首先介绍了提升树通过拟合残差来提升学习器的设计思想。然后介绍了基于梯度提升的GBDT算法，核心在于学习器本身不再拟合残差，而是学习器拟合残差的一阶梯度，权重拟合残差的一阶系数。最后介绍了GBDT对应分类和回归场景的学习流程。

2020-04-07

6550

【机器学习】随机森林

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

本文介绍了结合集成学习思想的随机森林算法。首先介绍了集成学习中两种经典的集成思想Bagging和Boosting。然后介绍了Bagging的两个关键点：1）样本有放回随机采样，2）特征随机选择。最后介绍了Bagging的代表学习算法随机森林，从方差和偏差的角度分析了Bagging为什么能集成以及随机森林为什么能防止过拟合。

2020-04-01

9650

【机器学习】决策树

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

本文介绍了 ID3，C4.5，CART三种基本的决策树模型。首先介绍了决策树的特征选择，包括信息增益，信息增益率、基尼指数、最小均方差分别对应分类树ID3、C4.5、CART、回归树CART。然后介绍了决策树建树的一般流程、对比分类树和回归树建树的区别。最后介绍了树模型中避免过拟合问题的剪枝方法，包括前剪枝和后剪枝。

2020-04-01

6420

【智能司法】可解释的Rationale增强罪名预测系统

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

论文标题：Interpretable Rationale Augmented Charge

2020-03-31

9480

【竞赛】一种提升多分类准确性的Trick

编程算法腾讯云测试服务数据挖掘机器学习神经网络

随机森林是一种高效并且可扩展性较好的算法, K最近邻算法则是一种简单并且可解释较强的非参数化算法。在本篇文章中,我们针对多分类问题提出了一种将随机森林和KNN算法相结合框架,我们先用训练数据对随机森林模型进行训练然后用训练好的随机森林模型对我们的训练集和测试集进行预测分别得到训练集和测试集的概率矩阵,然后将测试集中的可疑样本取出并在概率空间中进行KNN训练测试,我们的框架很大地提升了测试集中可疑样本的预测准确率;此外我们从预测的概率空间对训练数据进行噪音的过滤与删除,从而进一步提升了我们模型的预测准确率。在大量实验数据的测试中,我们的方法都取得了非常显著的效果。

2020-03-13

1.9K0

【NLP实战】手把手带你RNN文本分类

linux 机器学习神经网络深度学习

参考的的论文是来自2016年复旦大学IJCAI上的发表的关于循环神经网络在多任务文本分类上的应用：Recurrent Neural Network for Text Classification with Multi-Task Learning[1]

2020-03-13

5770

【NLP实战】手把手带你RCNN文本分类

卷积神经网络神经网络机器学习深度学习人工智能

之前介绍的都是属于深度神经网络框架的，那么在Deep Learning出现或者风靡之前，文本分类是怎么做的呢？

2020-03-13

1.4K0

【NLP】一文完全搞懂序列标注算法

机器学习神经网络深度学习人工智能

序列标注模型用到了长短期记忆网络（LSTM），条件随机场（CRF），Highway网络，本文循序渐进的介绍了序列标注算法，Be patience ! 跟着小编的文章完全搞懂序列标注算法吧。

2020-03-13

4.9K0

【ML】面试准备，关于Adaboost & GBDT算法你需要知道的那些

编程算法决策树神经网络机器学习

上一份笔记在介绍决策树的过程中我们提到了“决策树是许多集成学习算法的基础算法”。那么，什么是集成学习算法、集成学习算法有哪几种、它们彼此之间有什么区别、集成学习算法合起来性能一定会超过基础学习器吗？在接下来的几份笔记中，我们将会针对几种集成学习算法针对高频问题做推导和解答。

2020-03-13

5840

【NLP】关于Transformer，面试官们都怎么问

https 网络安全机器学习神经网络深度学习

前些时间，赶完论文，开始对 Transformer、GPT、Bert 系列论文来进行仔仔细细的研读，然后顺手把站内的相关问题整理了一下

2020-03-12

1.4K0

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