谓之小一

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小一

电影知识图谱问答(四)| 问句理解及答案推理

上篇文章《电影知识图谱问答(三)|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索》中讲到如何将处理后的RDF数据存储至Apache Jena数据库之中、如...

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电影知识图谱问答(三)|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索

上篇文章《电影知识图谱问答(二)|生成298万条RDF三元组数据》中讲到如何将爬取得到的豆瓣电影和书籍数据转换成知识图谱所需的RDF类型数据,本篇文章将介绍如何...

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电影知识图谱问答(二)|生成298万条RDF三元组数据

本篇文章接《电影知识图谱问答(一)|爬取豆瓣电影与书籍详细信息》,学习如何利用爬取的数据,构建知识图谱所需的三元组。主要内容包括如何从Json类型的数据,转换成...

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电影知识图谱问答(一)|爬取豆瓣电影与书籍详细信息

最近在做关于知识图谱方面的实验,需要一些数据,于是爬取了豆瓣上关于电影和书籍的信息。两天时间内共爬取20W+条数据,包括电影信息、电影演员信息、书籍信息、书籍作...

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Ubuntu16.04搭建GitLab服务器教程

如果成功运行, 在浏览器中输入http://127.0.0.1便可访问到GitLab界面. 首次使用时, GitLab会提示设置密码, 设置完成之后便可成功使用...

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详解准确率、精确率、召回率、F1值等评价指标的含义

很简单,我们可以定一些评价指标,来度量模型的优劣。比如准确率、精确率、召回率、F1值、ROC、AUC等指标,但是你清楚这些指标的具体含义吗?下面我们一起来看看吧...

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机器学习之交叉验证

交叉验证(Cross Validation)是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的方法。顾名思义,就是重复的使用数据,把得到的样本数据进行切分,组合为不同的...

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机器学习降维之线性判别模型(LDA)

线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)是一种监督学习的降维方法,也就是说数据集的每个样本是有类别输出。和之前介绍的机...

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小一

每周分享第2期

这里记录我过去一周看到的新闻、故事、技术、资料等等,分享给各位。同时也欢迎各位投稿,投稿地址zhenhai.gl@gmail.com。

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每周分享第一期

这里记录我过去一周看到的新闻、故事、技术、资料等等,分享给各位。同时也欢迎各位投稿,投稿地址zhenhai.gl@gmail.com。

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机器学习降维之奇异值分解(SVD)

我们首先回顾下特征值和特征向量的定义,如下所示。其中A是一个n×n的矩阵,x是一个n维向量,则我们说λ是矩阵A的一个特征值,x是矩阵A的特征值λ所对应的特征向量...

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机器学习降维之主成分分析(PCA)

PCA就是找出数据中最主要的方面,用数据中最重要的方面来代替原始数据。假如我们的数据集是n维的,共有m个数据(x1,x2,...,xm),我们将这m个数据从n维...

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MCMC采样和M-H采样

解决平稳分布π所对应的马尔可夫链状态转移矩阵P之前,我们先看一下马尔可夫链的细致平稳条件。其定义为:如果非周期马尔可夫链的状态转移矩阵P和概率分布π(x)对于所...

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MCMC之马尔可夫链

因为某一时刻状态转移只依赖于它的前一个状态,那么我们只要能求出系统中任意两个状态之间的转移概率,进而得到状态转移概率矩阵,那么马尔科夫链的模型便定了。以下图股市...

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MCMC之蒙特卡罗方法

马尔可夫链蒙克卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)是一种随机采样方法,在机器学习、深度学习及自然语言处理等领域都有广泛的应用,是很...

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LSTM神经网络之前向反向传播算法

为解决梯度消失的问题,大牛们针对RNN序列索引位置t的隐藏结构作出相应改进,进而提出LSTM模型。其中LSTM模型有多种形式,下面我们以最常见的LSTM模型为例...

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循环神经网络之前向反向传播算法

前面我们已经介绍了深度神经网络和卷积神经网络,这些算法都是前向反馈,模型的输出和模型本身没有关联关系。今天我们学习输出和模型间有反馈的神经网络,循环神经网络(R...

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卷积神经网络之反向传播算法

由于卷积层可以有多个卷积核,各个卷积核之间的处理方式是完全相同的,为了简化算法公式的复杂度,下面推导时只针对卷积层中若干卷积核中的一个。

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小一

卷积神经网络之前向传播算法

本来个人是准备毕业直接工作的,但前段时间学校保研大名单出来之后,发现本人有保研机会,于是就和主管请了几天假,回学校准备保研的事情。经过两天的准备,也是非常幸运,...

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小一

进程、线程、锁的概念

上周五终于改好bug,想着把代码同步到个人GitHub上面,就随手 git push同步到远程。然而万万没想到,之前 touch过一个 information....

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