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光城(guangcity)

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Cs231n assignment3之LSTM
好久没有更新cs231n的作业详解内容了,最近复习考试,利用业余时间来把LSTM完成!
公众号guangcity
2019-09-20
7400
「情感分析领域」简单调研
情感分析或观点挖掘是对人们对产品、服务、组织、个人、问题、事件、话题及其属性的观点、情感、情绪、评价和态度的计算研究。
公众号guangcity
2019-09-20
9630
学习卧谈会之LeetCode(8)
点击公众号右下角合作转载->联系我,即可加入我的个人微信,共同探讨交流,以及入交流群(记得备注入群)!
公众号guangcity
2019-09-20
6260
数据预处理之One-Hot
前面一节我们讲了机器学习过程中的特征工程处理,那么这一节是不是该到数据预处理了呢,对头!
公众号guangcity
2019-09-20
6240
论文完整复现流程之异常检测的未来帧预测
本次研究论文题目为:Future Frame Prediction for Anomaly Detection -- A New Baseline。
公众号guangcity
2019-09-20
1.6K0
机器学习之数据之美
昨天看了一下机器学习的东西,发现在做特征工程时,需要用到seaborn的可视化方法。
公众号guangcity
2019-09-20
1.2K0
Feasibility of Learning
在本节中,林老师给出了如上图所示的例子:输入特征x是二进制的、三维的,对用有8种输入,其中训练样本D有5个。根据训练样本对应的输出y,假设有8个hypothesis,这8个hypothesis在D上,对5个训练样本的分类效果都完全正确。但是在另外3个测试数据上,不同的hypothesis表现有好有坏。
公众号guangcity
2019-09-20
3950
Non-Separable Data And Types of Learning
6.Learning with Different Protocol f(xn,yn)
公众号guangcity
2019-09-20
3050
Perceptron Hypothesis Set
今天开始更新机器学习系列,近日主要研究机器学习基石以及西瓜书等方面的学习,本文将更新机器学习基石的相关笔记。
公众号guangcity
2019-09-20
5400
优秀的数据分析师应该具备哪些技能和特质?
价值:根据当前数据,对比历史数据,结合市场规律对具体业务问题进行纠正,指导以及预测。
公众号guangcity
2019-09-20
4850
关于自己的寒假学习及Eager Function
“一个类似NumPy的数值计算库,支持GPU加速和自动区分,以及灵活的机器学习研究和实验平台。”
公众号guangcity
2019-09-20
6630
小白必定收藏的机器学习文章
本篇文章源自武博士,这篇文章在gitchat上原本收费,现在公开分享。 一. 引言
公众号guangcity
2019-09-20
4740
使用scikit-learn进行机器学习
导语 为什么要出这个教程?1.基本用例:训练和测试分类器练习2.更高级的用例:在训练和测试分类器之前预处理数据2.1 标准化您的数据2.2 错误的预处理模式2.3 保持简单,愚蠢:使用scikit-learn的管道连接器练习3.当更多优于更少时:交叉验证而不是单独拆分练习4.超参数优化:微调管道内部练习5.总结:我的scikit-learn管道只有不到10行代码(跳过import语句)6.异构数据:当您使用数字以外的数据时练习
公众号guangcity
2019-09-20
1.9K0
Image Captioning with RNNs
0.导语1.下载数据集2.Look at the data3.Vanilla RNN3.1 step forward3.2 step backward3.3 forward3.4 backward4.Word embedding4.1 forward4.2 backward5.RNN for image captioning6.问题7.作者的话
公众号guangcity
2019-09-20
4920
泰坦尼克号之生存预测(2)
昨天写了一篇有关leetcode刷题的文章,今天接着上次的kaggle,进行特征选择,模型选择等的一系列步骤。 关于进群交流的伙伴,可以点击公众号右下角联系我,备注leetcode,进算法群;备注总群,进交流总群!
公众号guangcity
2019-09-20
4750
泰坦尼克号之生存预测(1)
上一节一起学习了one-hot编码,那么本节主要偏重实践,一起践行one-hot!
公众号guangcity
2019-09-20
5170
SVM梯度求导及实现
昨晚看了一部电影,叫做我是马布里,非常正能量,推荐给各位,看完这部电影的总结话是:
公众号guangcity
2019-09-20
1.1K0
生成式对抗网络——Gan(二)
我们简单的说所有模型应用都是给定一个输入,训练产生一个label输出。从直接对一个图片的分类到句子生成(这也是一个分类问题,我们的label是在词空间中,我们会去逐个学习来产生多词label)
公众号guangcity
2019-09-20
4100
优秀的你,正在拼搏没?
0.说在前面1.生成式对抗网络前奏2.基本思想3.生成模型与判别模型4.生成式对抗网络5.基本原理
公众号guangcity
2019-09-20
3680
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