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机器学习入门与实战

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PyTorch +ResNet34实现图像分类

python pytorch 编程算法

ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，因为它“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域里得到广泛的应用。它使用了一种连接方式叫做“shortcut connection”，顾名思义，shortcut就是“抄近道”的意思，下面是这个resnet的网络结构：

大数据技术与机器学习

2022-03-29

3.7K0

K-means算法的改进：K-means++

由于 K-means 算法的分类结果会受到初始点的选取而有所区别，因此有提出这种算法的改进: K-means++ 。

大数据技术与机器学习

2021-05-11

8550

汽车行业用户观点主题及情感分类一等奖方案

python 编程算法腾讯云测试服务

最终预测的主题结果, 存放在data/test_predict_aspect_ensemble.txt中。

大数据技术与机器学习

2021-04-22

9080

最全的机器学习中的优化算法介绍

在机器学习中，有很多的问题并没有解析形式的解，或者有解析形式的解但是计算量很大（譬如，超定问题的最小二乘解），对于此类问题，通常我们会选择采用一种迭代的优化方式进行求解。

大数据技术与机器学习

2021-04-01

8220

基于依存句法分析的关键短语抽取算法实战

由于最近在做一些无监督的关键词短语(实体)抽取工作,其实最大的背景还是没有标注好的实体识别训练数据；所以想到采用无监督的关键短语抽取算法折中去抽取一些实体，于是调研了一波关键短语抽取算法和工具。目前无监督关键短语抽取算法和关键词抽取算法差不多：主要是TFIDF，Textrank 等特征为候选短语的打分。然后抽取得分高的候选短语。

大数据技术与机器学习

2020-03-26

1.4K0

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

2.3K0

Attention注意力机制

机器翻译编程算法

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态。

大数据技术与机器学习

2019-12-11

1.4K0

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

2.7K0

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

1.4K0

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

1.1K0

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

6470

最大期望算法EM，极大似然函数

最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译为期望最大化算法），是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。

大数据技术与机器学习

2019-11-20

2.1K0

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

2.2K0

聚类算法，k-means，高斯混合模型(GMM)

聚类算法编程算法

什么是聚类算法？聚类是一种机器学习技术，它涉及到数据点的分组。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。理论上，同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征，而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法，是许多领域中常用的统计数据分析技术。

大数据技术与机器学习

2019-11-20

4.9K0

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

1.5K0

KNN近邻，KD树

分类算法编程算法

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，算法便成了最近邻算法，即寻找最近的那个邻居。

大数据技术与机器学习

2019-11-20

1.2K0

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

1K0

深度学习的优化方法

编程算法监督学习批量计算机器学习深度学习

机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。如果你改变过实验中的模型结构或者超参数，你也许发现了：当模型在训练数据集上更准确时，它在测试数据集上却不⼀定更准确。这是为什么呢？

大数据技术与机器学习

2019-11-20

6250

朴素贝叶斯的基本算法和高斯混合朴素贝叶斯算法

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

def fit(self, trainMatrix, trainCategory):

大数据技术与机器学习

2019-11-20

1.3K0

深度学习图像中的像素级语义识别

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

（1）基于对象的场景分类：这种分类方法以对象为识别单位，根据场景中出现的特定对象来区分不同的场景；基于视觉的场景分类方法大部分都是以对象为单位的，也就是说，通过识别一些有代表性的对象来确定自然界的位置。典型的基于对象的场景分类方法有以下的中间步骤：

大数据技术与机器学习

2019-11-20

1.9K0

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