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BERT预训练模型的演进过程!(附代码)
NLP 服务
机器学习
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版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
mantch
2019-09-29
1.3K
0
Transformer各层网络结构详解!面试必备!(附代码实现)
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
mantch
2019-09-29
2.3K
0
textRNN & textCNN的网络结构与代码实现!
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
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mantch
2019-08-29
1.6K
0
迁移学习(Transfer),面试看这些就够了!(附代码)
机器学习
深度学习
人工智能
迁移学习
大数据
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
mantch
2019-08-29
8.6K
1
白话--长短期记忆(LSTM)的几个步骤,附代码!
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
mantch
2019-08-29
1.2K
0
CNN--卷积神经网络从R-CNN到Faster R-CNN的理解(CIFAR10分类代码)
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
图像识别
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。
mantch
2019-08-14
865
0
通俗易懂--决策树算法、随机森林算法讲解(算法+案例)
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
以上就是LR模型的优缺点,没错,决策树的出现就是为了解决LR模型不足的地方,这也是我们为什么要学习决策树的原因了,没有任何一个模型是万能的。
mantch
2019-07-30
1.3K
0
通俗易懂--线性回归算法讲解(算法+案例)
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
线性回归
通俗的说就是用一个函数去逼近这个真实值,那又有人问了,线性回归不是用来做预测吗?是的,通过大量的数据我们是可以预测到真实值的。如果还是不明白,大家可以加一下我的微信:wei15693176 进行讨论。
mantch
2019-07-30
2.9K
0
我是这样一步步理解--主题模型(Topic Model)、LDA(案例代码)
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
关于LDA有两种含义,一种是线性判别分析(Linear Discriminant Analysis),一种是概率主题模型:隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),本文讲后者。
mantch
2019-07-30
2.7K
0
一次性弄懂马尔可夫模型、隐马尔可夫模型、马尔可夫网络和条件随机场!(词性标注代码实现)
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
相信大家都看过上一节我讲得贝叶斯网络,都明白了概率图模型是怎样构造的,如果现在还没明白,请看我上一节的总结:贝叶斯网络
mantch
2019-07-30
10.3K
0
贝叶斯网络,看完这篇我终于理解了(附代码)!
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的理论,结合概率论与图论的知识,利用图来表示与模型有关的变量的联合概率分布。由图灵奖获得者Pearl开发出来。
mantch
2019-07-30
4.5K
0
随机森林--你想到的,都在这了
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
Bagging是bootstrap aggregating。思想就是从总体样本当中随机取一部分样本进行训练,通过多次这样的结果,进行投票获取平均值作为结果输出,这就极大可能的避免了不好的样本数据,从而提高准确度。因为有些是不好的样本,相当于噪声,模型学入噪声后会使准确度不高。
mantch
2019-07-30
1.4K
0
好记忆的机器学习面试--决策树
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
其实用一下图片能更好的理解LR模型和决策树模型算法的根本区别,我们可以思考一下一个决策问题:是否去相亲,一个女孩的母亲要给这个女海介绍对象。
mantch
2019-07-30
425
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机器学习-线性回归预测房价模型demo
线性回归
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
从给定的房屋基本信息以及房屋销售信息等,建立一个回归模型预测房屋的销售价格。 数据下载请点击:下载,密码:mfqy。
mantch
2019-07-30
1.8K
0
《机器学习》(入门1-2章)
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
这篇笔记适合机器学习初学者,我是加入了一个DC算法竞赛的一个小组,故开始入门机器学习,希望能够以此正式进入机器学习领域。 在网上我也找了很多入门机器学习的教程,但都不让人满意,是因为没有一个以竞赛的形式来进行教授机器学习的课程,但我在DC学院上看到了这门课程,而课程的内容设计也是涵盖了大部分机器学习的内容,虽然不是很详细,但能够系统的学习,窥探机器学习的“真身”。 学完这个我想市面上的AI算法竞赛都知道该怎么入手了,也就进入了门槛,但要想取得不错的成绩,那还需努力,这篇仅是作为入门课已是足够。虽然带有点高数的内容,但不要害怕,都是基础内容,不要对数学产生恐慌,因为正是数学造就了今天的繁荣昌盛。
mantch
2019-07-30
1.3K
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