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mantch

推荐系统--完整的架构设计和算法(协同过滤、隐语义)

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Attention机制的精要总结,附:中英文机器翻译的实现!

在“编码器—解码器(seq2seq)”⼀节⾥,解码器在各个时间步依赖相同的背景变量来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时,背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状...

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seq2seq通俗理解----编码器和解码器(TensorFlow实现)

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textRNN & textCNN的网络结构与代码实现!

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四步理解GloVe!(附代码实现)

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NLP系列文章:子词嵌入(fastText)的理解!(附代码)

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自然语言处理(NLP)的一般处理流程!

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神经网络优化算法:Dropout、梯度消失/爆炸、Adam优化算法,一篇就够了!

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强化学习(Reinforcement Learning)中的Q-Learning、DQN,面试看这篇就够了!

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迁移学习(Transfer),面试看这些就够了!(附代码)

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白话--长短期记忆(LSTM)的几个步骤,附代码!

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三步理解--门控循环单元(GRU),TensorFlow实现。

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通俗易懂--循环神经网络(RNN)的网络结构!(TensorFlow实现)

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CNN--卷积神经网络从R-CNN到Faster R-CNN的理解(CIFAR10分类代码)

上图中CNN要做的事情是:给定一张图片,是车还是马未知,是什么车也未知,现在需要模型判断这张图片里具体是一个什么东西,总之输出一个结果:如果是车 那是什么车。

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激活函数、正向传播、反向传播及softmax分类器,一篇就够了!

原文链接:https://juejin.im/post/5d46816e51882560b9544ac1

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一看就懂的K近邻算法(KNN),K-D树,并实现手写数字识别!

何谓K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,单从名字来猜想,可以简单粗暴的认为是:K个最近的邻居,当K=1时,算...

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终于有人说清楚了--XGBoost算法

XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目,高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进,被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛...

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GBDT--原来是这么回事(附代码)

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree),全名叫梯度提升决策树,使用的是Boosting的思想。

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mantch

看完这篇,逻辑回归80%都懂了

逻辑回归是用来做分类算法的,大家都熟悉线性回归,一般形式是Y=aX+b,y的取值范围是[-∞, +∞],有这么多取值,怎么进行分类呢?不用担心,伟大的数学家已经...

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好记忆的机器学习面试--线性回归

对大量的观测数据进行处理,从而得到比较符合事物内部规律的数学表达式。也就是说寻找到数据与数据之间的规律所在,从而就可以模拟出结果,也就是对结果进行预测。解决的就...

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