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大白话5分钟带你-第35节神经网络之sklearn中的MLP实战(3)

接下来 X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0, 1] 为地构建了一个数据集, X矩阵里面有两行两列, Y是构建了两行一列,分别是分类号,负例和正例。 MLP多层感知机,它其实就只是全连接,如果你不是全连接它就不叫多层感知机了,而sklearn里面只有多层感知机。 真正去做predict时候,就是把某一条数据带起来,分别做一个正向传播,如果用predict,结果和0.5比较行判别,给出分类号;如果是predict_proba它不用根据0.5行判别,直接输出概率 怎么设置是没有方法设置,这个是调的,咱们的作。后期深度学习里面咱们说案例,都会去判别它的准确率,然后根据准确率判别有没有过拟合,在深度学习里面都会奔着过拟合的方向去调,如果过拟合再往回调。 下面入Q&A环节: w矩阵的顺序是什么样的,也就是每一层和每一层之间的w的形状是什么样的?

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【NLP】自然语言处理专栏上线,带你一步一步技术皇冠上的明珠”。

所以计算机语言与类日常使用的语言存在很大的差异,计算机不直接理解类语言的含义,即不直接同行沟通。 长期以来,计算机都不很好的理解类的语言,通常是程序员写一些规则去笼统的对语句行一些判断和处理。如何让计算机听懂话,同交谈,甚至理解的情感和文化,这就是NLP要做的事情。 所谓的“技术皇冠上的明珠”的自然语言处理技术是不是感觉也没什么难的?无非就是利用上面那些技,对用户输入行处理,获取想要的信息和输出。 各种技的各种模型会层出不穷,但对语言行处理的思想不会发生太大的变化。好了,我们后面的任务就是逐一的了解各种技的不同模型的原理及其实现和应用。 如图2.2所示,是一个NLP程师应该掌握的技栈。 总结 软件程的同学可会觉得,今天举的机器的例子,似乎并不是那么“”。确实,现在NLP技术的发展还处在比较初级的阶段,特别是在产业界,实际生产在用的技术,很多时候都是一些相对较原始的技术。

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