大家在学习上？工作上有什么问题不懂的？可以留言把你的问题留下来 然后我会把大家所有的问题整理在一起发给大家去解答! 比如说：我学历低以后找工作难不难呀？...最主要，大多数不负责的培训机构，把你带进企业，你不会学，不知道方向，不知道干什么，做一辈子码农会累死的，考虑下，自学，你们可以看我公众号分享的视频去学习！！...4.辅助教学 在辅助教学方面，东南大学与中兴通讯公司开发了远程教学系统，用于本地网上教学、课后学习和异地远程教育，清华大学用Java进行了“计算机软件基础课”教学改革，分析研究Java教学软件BlueJ...Java开发应用前景上面已经说得很清楚了，现在学习java不仅就业空间广，而且就业薪资高。
个人根据对这句话的理解 以一个有强烈求知欲的小白的角度，用提问解答的方式组织全文，以此发现自己知识图谱的不足并积极学习新的知识。
* 限定，对它前面的正则式匹配0到任意次重复， 尽量多的匹配字符串。 + 限定，对它前面的正则式匹配1到任意次重复。 尽量多的匹配字符串。 ? 限定， 对它前面的正则式匹配0到1次重复。...任意个正则表达式可以用 '|' 连接。 {} 限定，{m}对它前面的正则式匹配m次，少于m个无法匹配。{m,n}对它前面的正则式匹配至少m次最多n次，尽量多的匹配字符串。...=...) ...为自定义正则表达式。整体位置在表达式之后，将从后向前匹配，如果后面字符为...，则开始匹配表达式，匹配结果不包括... (?!...) ...为自定义正则表达式。...1.如果正则表达式中无()则返回整体正则表达式 匹配列表。 2.如果表达式中有一个(),则返回正则表达式中()内的匹配结果。 3.如果大于一个(),则返回一个列表元素是元组的列表。 记:(？...)...Match.re 返回产生这个实例的 正则对象 ， 这个实例是由 正则对象的 match() 或 search() 方法产生的。
学习目标 目标 了解偏差与方差的意义 知道L2正则化与L1正则化的数学意义 知道Droupout正则化的方法 了解早停止法、数据增强法的其它正则化方式 应用 无 2.3.1 偏差与方差...泛化误差可分解为偏差、方差与噪声，泛化性能是由学习算法的能力、数据的充分性以及学习任务本身的难度所共同决定的。...偏差：度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了学习算法本身的拟合能力 方差：度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，即刻画了数据扰动所造成的影响 噪声：表达了在当前任务上任何学习算法所能够达到的期望泛化误差的下界...，即刻画了学习问题本身的难度。...现在，用新的数据集训练神经网络，通过过增强数据集，可以防止神经网络学习到不相关的模式，提升效果。（在没有采集更多的图片前提下） 数据增强类别 那么我们应该在机器学习过程中的什么位置进行数据增强？
二、记忆： 正则是在java1.4版本加入的，最早起源于liunx的，在java中是通过apache下载相关的正则开发包才可以完成，也就是java.util.regex（这个就是正则的jar包），其中包里含有两大类...（java不用） $ ：表示正则匹配的结束 5.量词描述：如果没有量词，那么每一个出现的正则都只能匹配一个字符； 表达式？...=“”就是false 表达式* ：表示此正则表达式可以出现0次、1次或多次； 表达式{n} ：表示此正则表达式可以出现n次，包含n次 表达式{n，m} ：表示此正则表达式可以出现n到m...次 6.逻辑运算 如： X正则Y正则：表示X正则之后紧跟着验证Y正则； X正则 | Y正则：表示两个正则选一个； （） ：表示一组正则； 三、String对正则的支持（范例欣赏） 范例：进行替换 要求把非字母拆掉...总结： 正则表达式提供了更为强大的字符串验证与操作的功能，对于正则操作常用标记必须记熟，什么语言都有正则，虽然调用形式不同，但是标准正则支持是完全一样的。 100%拿下。
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3：深度学习算法。依然是IBM的watson研究人员在2015年发表了一篇用CNN算法解决问答系统中答案选择问题的paper。...深度学习算法在FAQ中的应用 1 机器学习三要素：建模、目标函数和优化器。 问答系统一般采用一问一答的形式，即根据用户问题匹配最佳答案。...3 深度学习算法实验 1）：CNN算法在问答中的应用 CNN算法结构图 2）：LSTM算法在问答中的应用 BILSTM算法结构图 参数设置： 1、这里优化函数采用论文中使用的SGD（采用adam优化函数时效果不如...3）：CNN+LSTM组合模型在问答中的应用 CNN+LSTM组合算法 参数设置： 1、这里优化函数采用论文中使用的SGD。 2、学习速率为0.05。 3、训练300轮。...5）：LSTM+ATTENTION算法在问答中的应用 CNN+LSTM组合算法 参数设置： 1、这里优化函数采用论文中使用的SGD。 2、学习速率为0.1。
依据答案来源，问答系统可分为基于结构化数据的问答系统如KBQA、基于文本的问答系统如机器阅读理解、以及基于问答对的问答系统如FAQ问答。...此外，按照答案的反馈机制划分，问答系统还可以分为基于检索式的问答系统和基于生成式的问答系统。 本文主要阐述FAQBot检索型问答系统的相关研究和处理框架，以及深度学习在其中的应用。...近几年，利用神经网络，尤其是深度学习模型学习文本中深层的语义特征，对文本做语义表示后进行语义匹配的方法开始被提出并应用于检索式问答系统。基于深度学习的模型一方面能够节省人工提取特征的大量人力物力。...二、深度学习文本匹配 FAQ问答系统一般有两种解决思路，一种是相似问题匹配，即对比用户问题与现有FAQ知识库中问题的相似度，返回用户问题对应的最准确的答案，这种思路类似于text paraphrase...问题答案的表示首先通过卷积神经网络（CNN）或其他神经网络架构来学习。然后AI-NN学习两个文本的每个配对片段的相互作用。 之后使用逐行和逐列池化来收集交互信息。
社长为你推荐来自 AI 研习社问答社区的精华问答。如有你也有问题，欢迎进社区提问。 话不多说，直接上题 问：迁移学习有哪些入门建议？...来自社友的回答 ▼▼▼ @约翰尼德普： 迁移学习指的是，通过对预训练模型的参数进行微调，将训练好的模型应用到相似或者只有细微差异的不同任务中。...通过这个方法，我们可以基于一些性能顶尖的深度学习模型得到别的高性能模型。尽管听上去较为简单，迁移学习仍然在预处理、搭建和测试上有很多的研究空间。...下述教程旨在提供一个工具链（流程中工具和相关库的集合），含有迁移学习中涉及语义分割的一些最基本的内容。以下的教程帮助你搭建一个典型的、具有生产可用性的迁移学习模型。...http://www.gair.link/page/TextTranslation/113 @王晋东 搜索《迁移学习简明手册》
3 L1范数正则化 L1范数正则化（ L1 regularization 或 lasso ）是机器学习（machine learning）中重要的手段，在支持向量机（support vector machine...）学习过程中，实际是一种对于成本函数(cost function)求解最优的过程，因此，L1范数正则化通过向成本函数中添加L1范数，使得学习得到的结果满足稀疏化(sparsity)，从而方便人们提取特征...3.2 用最小二乘法学习的问题 如果我们的问题是’灰箱‘（grey box）（即我们已经知道数学模型，而不知道参数），直接用最小二乘法找到w很简洁的。...这样就可以将人对这个模型的先验知识融入到模型的学习当中，强行地让学习到的模型具有人想要的特性，例如稀疏、低秩、平滑等等。...4 L2正则化 L2正则化，又叫Ridge Regression 如下图所示，L2是向量各元素的平方和 ?
P\w+)', #组名和正则表达式组成 r'(?P\w+)\S*$', r'(?...如果|没有被包括()中,则它的范围是整个正则表达式 ?...ascii_pattern.findall(text)) print 'Unicode :',u', '.join(unicde_pattern.findall(text)) ''' re.VERBOSE 让正则更容易读... s 让点字符也可以匹配换行符 UNICODE u 匹配Unicode VERBOSE x 让正则更容易读...，而且可以替换可以引用正则表达式中的匹配组作为替换文本的一部分。
正则化手段 正则化手段包括了： L1正则化、L2正则化、Elastic网络正则化、最大范数约束、随机失活、使用验证集。 L1正则化 假设待正则的网络层参数为 ωω\omega 。...L2正则化 深度学习中 机器学习中 L2正则化 的 别名 权重衰减 (weight decay) 岭回归 (ridge regression) l2=12λ||ω||22l2=12λ||ω||22...l_{2} = \frac{1}{2} \lambda || \omega ||_{2}^{2} Note： 现在正则化一般用L2正则化，因为其便于求导，从而方便优化； L1正则化求导不易，大家一般不用...Elastic网络正则化 Elastic网络正则化 = L1正则化 + L2正则化 功效 L1正则化 约束参数量级 + 稀疏化参数（可以造就更多的0值） L2正则化 （只能）约束参数量级 lElastic...使用验证集 具体见：深度学习: 验证集 & 测试集 区别 。 ---- [1] 解析卷积神经网络—深度学习实践手册 [2] 理解dropout
ret = re.match('\w+@[a-z0-9]+\.[a-z+]')
一、前言 最近在看DeepLearning这本书，看到了正则化这一章做一个知识梳理。首先用一张思维导图做个总结。 二、传统机器学习中的正则化及相关概念 泛化 学习方法对未知数据的预测能力。...决定机器学习算法效果(泛化能力)的因素： 1.降低训练误差——解决欠拟合问题 2.缩小训练误差和测试误差的差距——解决过拟合问题 3.一个好的机器学习算法是避免了过拟合同时也避免了欠拟合… 机器学习和纯优化不同的地方在于也希望泛化误差...---- 三、深度学习中的正则化 1.参数范数惩罚 L2 参数正则化 即传统机器学习里的权重衰减(weight decay)，也被称为L2 参数范数惩罚，正则项Ω(θ) =12∥w∥∥212∥w∥2。...深度学习中最常用的正则化形式——有效性和简单性，减少计算成本(减少迭代次数，无需添加惩罚项)。 提前终止需要验证集，结果是某些训练数据未被利用。 为了利用额外的数据，进行额外的第二轮训练。...对抗训练有助于体现积极正则化与大型函数族结合的力量。 对抗样本—添加扰动的向量（针对错误实例）。 过度线性。 提供了一种实现半监督学习的方法。
问答集锦 No.1 什么是深度学习？ ? No.2什么是神经网络？ ? No.3什么是多层感知机（MLP）？ ? No.4 什么是数据标注化，为什么需要它？ ? No.5 什么是玻尔兹曼机？ ?...No.14 学习率太大或者太小会有什么影响？ ? No.15 Dropout和Batch Normalization的作用？ ? ? No.16 Batch 梯度下降和随机梯度下降的区别？ ?...No.24 Tensorflow作为优先选择的深度学习框架，它的优势有哪些？ ? No.25 Tensorflow 中，Tensor的意思？ ?
【新智元导读】前天深度学习代表人物Yann LeCun在Quora答题，新智元第一时间跟进，LeCun表示他最看好深度学习的对抗式网络，引发从业者王天树回忆起当年他做合成时的疑惑。...我当时费了很大力气，学习了统计学习理论VC维数等知识，看明白以后，有点失望，理论倒是不错，但是离实践太远，不能用来指导具体的研究工作。...但是图模型虽然理论框架非常完善，也有对应的学习训练方法: 比如MCMC通杀，就是太慢； 快一点还有变分学习， 凸优化等等； 总之各种学习方法都能尝试，但是仍然存在表现能力太弱的问题。...结合图模型又有一个完备的学习框架，这样会对深度学习有个大大的提升。...通常统计学习建模对付问题有两种思路，一种是估计联合概率分布，一种是学习条件概率分布。前者其实是最核心的。有个完全分布，那什么都有了。但是模型参数太多，数据有限，学起来太难。
作者：草yang年华 一、正则化介绍 问题：为什么要正则化？ ...过拟合与欠拟合： 训练集和测试集 机器学习目标： 特定任务上表现良好的算法 泛化能力强-->验证集上的误差小，训练集上的误差不大（不必追求完美，否则可能会导致过拟合）即可。...深度学习应用领域极为复杂，图像、语音、文本等，生成过程难以琢磨 事实上，最好的模型总是适当正则化的大型模型 正则化是不要的！！！ ...大多数正则化能保证欠定（不可逆）问题的迭代方法收敛 注：伪逆 ? 二、深度网络正则化 深度网络中的正则化策略有哪些？...α是惩罚力度，Ω是正则项。 最常见，L2参数范数惩罚： 权重衰减（weight decay） 岭回归，Tikhonov正则 形式： ? 效果： ?
君子论迹不论心，论心世上无完人 ---- re正则处理 正则定义 正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”...替换) 特殊字符集 匹配除换行符之外的任何字符 正则表达式方法 re.compile(pattern,flags=0) 编译一个正则表达式模式为正则表达式对象，其可用于使用他的匹配match(),search...使用re.compile可以编译一个正则表达式对象 regex.search(string[,pos[endpos]]) 查找正则表达式匹配到的第一个位置，并返回相应的匹配对象可选参数pos和endpos...'345' regex.match(string,posendpos) 如果字符串开头的零个或多个字符与此正则表达式匹配，则返回相应的匹配对象。...pos和endpos用法和regex.search()意思相同 编译的正则表达式的方法和属性与正则匹配的函数相同，这里不一一说明 编译对象的常用参数 re.A(re.ASCII) 使\w,\W,\b,\
可以是手工选择保留哪些特征，或者使用一 些模型选择的算法来帮忙（例如 PCA） 2.正则化。 保留所有的特征，但是减少参数的大小（magnitude） 回归问题的模型是 ?...又称为正则化参数（Regularization Parameter）。 取一个合理的 ? 的值，这样才能更好的应用正则化 正则化线性回归 ? ? 正则化逻辑回归 ?
在介绍正则化之前，我们先来介绍一下什么是欠拟合和过拟合问题。 欠拟合和过拟合 在线性回归问题中，像下面这个数据集，通过房屋面积去预测房价，我们用一次函数去拟合数据： ?...2.正则化： 保留所有的特征变量，但是减小量级或参数 θ_ j 的大小。 当训练集有许多有用的特征变量时正则化处理会很好。 那么如何进行正则化呢？...正则化 在过拟合问题中，每个特征变量可能都对结果产生影响，例如预测房价，现在有很多特征变量：大小，楼层，卧室数目等等……。...这种方法就是正则化（Regularization）解决过拟合问题。 要想正则化所有的参数，就可以按照下列公式： ?...其中 λ 又称正则化参数（regularization parameter），它的目标是平衡更好地拟合数据和保持参数尽量最小这两者之间的关系。
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