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《深度学习》中文版-周志华团队
深度学习
机器学习
神经网络
人工智能
这本书对各类读者都一定用处的,但我们是基于两个主要目标受众而写的。其中 一个目标受众是学习机器学习的大学生(本科或研究生),包括那些开始了职业生 涯的深度学习和人工智能研究者。另一个目标群体是没有机器学习或统计背景但 要迅速在他们的产品或平台开始使用深度学习的软件工程师。深度学习在许多软 件领域都已被证明是有用的,包括计算机视觉、语音和音频处理、自然语言处理、 机器人技术、生物信息学和化学、电子游戏、搜索引擎、网络广告和金融。
大数据技术与机器学习
2021-04-22
840
0
Attention机制
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
既然采用固定的向量表示输入序列会限制模型性能,那能不能让解码器每次接收的输入都不一样呢,在每次输出时,让解码器有侧重的关注输入序列的不同部分(如:输出“machine”时,应更加关注“机”和“器”,输出“learning”时,应更加关注“学”和“习”),这就是Attention机制的思想。
大数据技术与机器学习
2021-04-22
1.1K
0
机器学习 - 模型离线评估
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
模型上线之前可以利用测试数据集进行离线评估,主要指标可以根据具体的问题类型可以有以下的方案。
大数据技术与机器学习
2020-04-22
954
0
基于IBM Model 1的词对齐与短语抽取Python实现
机器翻译
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
基于词的翻译模型起源于上世纪IBM关于统计机器翻译的原创性工作,教材主要介绍的是IBM Model 1模型。该模型能够从大量句对齐的语料中自动实现词对齐。
大数据技术与机器学习
2020-03-26
2.3K
0
直觉理解LSTM和GRU
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
网上有很多对于LSTM以及GRU的介绍,主要从构造方面进行了进行了介绍。但是由于构造相对较复杂,而且涉及到的变量较多,往往不那么容易记住。下面我们从直觉的角度来对这两者进行介绍,方便理解和记忆。其中的更深刻的理论原理,可以参看相关的文章和论文。
大数据技术与机器学习
2020-03-26
436
0
textRNN/textCNN文本分类
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
textRNN指的是利用RNN循环神经网络解决文本分类问题,文本分类是自然语言处理的一个基本任务,试图推断出给定文本(句子、文档等)的标签或标签集合。
大数据技术与机器学习
2019-12-05
2.1K
0
训练GloVe词向量模型
深度学习
正如GloVe论文的标题而言,**GloVe的全称叫Global Vectors for Word Representation,它是一个基于全局词频统计(count-based & overall statistics)的词表征(word representation)工具,它可以把一个单词表达成一个由实数组成的向量,这些向量捕捉到了单词之间一些语义特性,比如相似性(similarity)、类比性(analogy)等。**我们通过对向量的运算,比如欧几里得距离或者cosine相似度,可以计算出两个单词之间的语义相似性。
大数据技术与机器学习
2019-12-05
1.6K
0
fastText文本分类模型,n-gram词表示
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
英语单词通常有其内部结构和形成⽅式。例如,我们可以从“dog”“dogs”和“dogcatcher”的字⾯上推测它们的关系。这些词都有同⼀个词根“dog”,但使⽤不同的后缀来改变词的含义。而且,这个关联可以推⼴⾄其他词汇。
大数据技术与机器学习
2019-11-21
2.7K
0
LightGBM原理与实现
编程算法
决策树
神经网络
机器学习
深度学习
不久前微软DMTK(分布式机器学习工具包)团队在GitHub上开源了性能超越其他boosting工具的LightGBM,在三天之内GitHub上被star了1000次,fork了200次。知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的LightGBM?”问题,被评价为“速度惊人”,“非常有启发”,“支持分布式”,“代码清晰易懂”,“占用内存小”等。
大数据技术与机器学习
2019-11-20
1.4K
0
随机森林(RF),Bagging思想
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。
大数据技术与机器学习
2019-11-20
2.5K
0
SVM原理与实现
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是众多监督学习方法中十分出色的一种,几乎所有讲述经典机器学习方法的教材都会介绍。关于SVM,流传着一个关于天使与魔鬼的故事。
大数据技术与机器学习
2019-11-20
1.1K
0
GBDT算法原理与实现,Boosting思想
决策树
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree),全名叫梯度提升决策树,使用的是Boosting的思想。
大数据技术与机器学习
2019-11-20
4.6K
0
XGBoost原理与实现
编程算法
正则表达式
机器学习
神经网络
深度学习
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中并取得了不错的成绩。
大数据技术与机器学习
2019-11-20
652
0
LDA主题模型:一眼看穿希拉里的邮件
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
推荐系统
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。
大数据技术与机器学习
2019-11-20
898
0
马尔可夫网络、马尔可夫模型、马尔可夫过程
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
这一节我们重点来讲一下马尔可夫,正如题目所示,看了会一脸蒙蔽,好在我们会一点一点的来解释上面的概念,请大家按照顺序往下看就会完全弄明白了,这里我给一个通俗易懂的定义,后面我们再来一个个详解。
大数据技术与机器学习
2019-11-20
2.2K
0
机器学习特征工程和优化方法
特征工程
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
特征工程,顾名思义,是对原始数据进行一系列工程处理,将其提炼为特征,作为输入供算法和模型使用。从本质上来讲,特征工程是一个表示和展现数 据的过程。在实际工作中,特征工程旨在去除原始数据中的杂质和冗余,设计更高效的特征以刻画求解的问题与预测模型之间的关系。
大数据技术与机器学习
2019-11-20
1.5K
0
神经网络,激活函数,反向传播
神经网络
批量计算
深度学习
目录 1. 深度学习有哪些应用 2. 什么是神经网络 2.1 什么是感知器 2.2 神经网络的结构 2.3 为什么神经网络具有非线性切分能力 3. 神经网络的计算过程 3.1 计算过程 3.2 随机初
大数据技术与机器学习
2019-11-20
700
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卷积神经网络CNN,CRNN
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。
大数据技术与机器学习
2019-11-20
2.1K
0
循环神经网络(RNN)
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
编程算法
之前介绍的循环神经⽹络模型都是假设当前时间步是由前⾯的较早时间步的序列决定的,因此它 们都将信息通过隐藏状态从前往后传递。有时候,当前时间步也可能由后⾯时间步决定。例如, 当我们写下⼀个句⼦时,可能会根据句⼦后⾯的词来修改句⼦前⾯的⽤词。**双向循环神经⽹络通过增加从后往前传递信息的隐藏层来更灵活地处理这类信息。**下图演⽰了⼀个含单隐藏层的双向循环神经⽹络的架构。
大数据技术与机器学习
2019-11-20
1K
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⻓短期记忆LSTM
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
在你阅读这篇文章时候,你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃,然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。LSTM就是具备了这一特性。
大数据技术与机器学习
2019-11-20
1.6K
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