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跨语言嵌入模型的调查
类似于其他双语方法，他们使用对齐的句对的源语言句子中的词来预测目标语言句子中的词。 他们用能量函数代替fastalign的标准多项式翻译概率，试图带来目标...其中 是语言l中的密集词表示的 但是，上面的等式只会产生稀疏的单语言嵌入。 为了学习双语嵌入，他们添加另一个基于自动学习的词对齐的约束，最小化l2升2l...
PLOS Biology：语言控制的功能连接组
任务态数据预处理前先删除前两张图像，然后将所有的epi数据使用afni中的heptic多项式插值（heptic polynomialinterpolation）的方法配准到扫描时最接近高...目前，有关控制言语和语言的脑网络机制仍不清楚。 方法：对健康受试者的功能磁共振(fmri)数据进行图论分析（即脑网络），通过构建从静止状态到无意义音节...
R语言︱贝叶斯网络语言实现及与朴素贝叶斯区别（笔记）
其中gaussiannb就是先验为高斯分布的朴素贝叶斯，multinomialnb就是先验为多项式分布的朴素贝叶斯，而bernoullinb就是先验为伯努利分布的朴素贝叶斯...（第五点内容的补充来自于cda dsc l2-r语言课程第11讲内容）5.1相对熵要介绍tan先从相对熵开始说起。 从信息量的角度出发，统计学上认为方差代表数据的...
自然语言处理技术（NLP）在推荐系统中的应用
对于1到n的每个词wn： 从多项式分布multinomial(θi) 中抽样一个主题ci,j。 从多项式分布multinomial(Φi) 中抽样一个词wi,j。? 图2 lda的生成过程忽略掉...一般在实际应用中，bigram和trigram（3-gram）能够在区分性和稀疏性之间取到比较好的平衡，n如果继续增大，稀疏性会有明显增加，但是效果却不会有明显提升...
Scikit-Learn:机器学习的灵丹妙药
该软件包是用python编写的，它包含了支持向量机的c++库(如libsvm和liblinearnforsupportvectormachine)和广义线性模型实现。 包依赖于pandas(主要用于dataframe进程)、numpy(用于ndarray构造)和cip(用于稀疏矩阵。 该软件包之所以有用，主要是因为它的项目远景。 代码质量和适当的文档构成了核心愿景。 包文档包括...
End-to-end people detection in crowded scenes
给定方程2中的比较函数Δ的定义，我们通过匈牙利算法在多项式时间内找到c和g之间的最小成本二分匹配。 注意，匈牙利算法适用于具有明确定义的加法和成对...faster r-cnn的输出必然是稀疏的，而我们的系统能够产生任意紧邻对象的预测。 我们的方法与overfeat模型有关。 我们依靠回归模块从cnn编码生成框...
从模型到应用，一文读懂因子分解机
从2阶多项式核的svm的模型方程来看，它与fm模型方程(公式1)的主要区别有2点，一是svm二阶交叉项的参数? 是独立的(如?与?是独立的)，而fm中二阶交叉项是有关联的，? 与?之间相关，都依赖?。 二是svm有变量与自己的交叉(如?等)而fm没有。 (3) 线性核和多项式核下svm存在的问题下面我们来说明在数据稀疏情况下，svm无法...
资源 | 机器学习标准教科书PRML的Python实现：最佳读书伴侣
如在多项式拟合中，我们希望用以下形式的多项式拟合数据：? 其中 m 为多项式的阶数，多项式系数 w_0, . . . , w_m 可以整体表示为向量 w。 这些多项式系数...稀疏核机器ch9. 混合模型与 em 算法ch10. 近似推断ch11. 采样方法ch12. 连续隐变量这些章节都是根据原书章节进行展示的，例如在简介章节中，该项目重点...
机器学习标准教科书PRML的Python实现：最佳读书伴侣
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机器学习算法一览
从这个角度出发，我们还可以有(1)多项式你和模型中降低多项式次数(2)神经网络中减少神经网络的层数和每层的结点数 (c)svm中增加rbf-kernel的bandwidth等...而l1正则化，它对于最后的特征权重的影响是，让特征获得的权重稀疏化，也就是对结果影响不那么大的特征，干脆就拿不着权重。 那基于这个理论，我们可以把...
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计算广告系统算法与架构综述
一般的线性模型为：为了表述特征间的相关性，可以采用多项式模型。 在多项式模型中，特征? 与?的组合用?表示。 二阶多项式模型如下：? 其中?表示样本的特征数量，这里的特征是离散化后的特征。 与线性模型相比，fm的模型多了后面的特征组合的部分。 fm主要有如下特点： 1. 可以在非常稀疏的数据中进行合理的参数估计2...
推荐系统召回四模型之：全能的FM模型
而组合特征的权重可以用来表示，和一阶特征权重一样，这个组合特征权重在训练阶段学习获得。 其实这种二阶特征组合的使用方式，和多项式核svm是等价的。 虽然这个模型看上去貌似解决了二阶特征组合问题了，但是它有个潜在的问题：它对组合特征建模，泛化能力比较弱，尤其是在大规模稀疏特征存在的场景下，这个毛病...
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机器学习方法体系汇总
分布（伯努利、二项式、多项式、均匀和高斯）、时刻生成函数（moment generatingfunctions）、最大似然估计（mle）、先验和后验、最大后验估计（map）和...这对理解我们的机器学习算法的计算效率和可扩展性以及利用我们的数据集中稀疏性很重要。 需要的知识有数据结构（二叉树、散列、堆、栈等）、动态规划...
谷歌开发者机器学习词汇表：纵览机器学习基本词汇与概念
比如，一个向量的值有 1 个 1,、一百万个 0，则该向量为稀疏向量。 再比如，搜索查询中的单词也是稀疏向量：在一种语言中有很多可以用的单词，但给定的...sigmoid 函数（sigmoid function）把 logistic或多项式回归输出（对数几率）映射到概率的函数，返回的值在 0 到 1 之间。 sigmoid 函数的公式如下：?...
福利 | 纵览机器学习基本词汇与概念
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开发者必看：超全机器学习术语词汇表！
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【CVPR演讲】LeCun 谈深度学习技术局限及发展（157PPT）
目标函数是分段多项式? 深度学习缺少论证 ? 能量最小化论证（结构化预测：structured prediction++）·深度学习系统能被组装为能量模型，又名因子图· 推理过程是能量最小化过程或自由能量最小化（边缘化）基于能量的学习：按所需输出的能量向下推； 按其他向上推? 深度学习缺少记忆自然语言处理：单词嵌入从上下文...
机器学习概念总结笔记（四）
文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。 lda是一种非监督机器学习技术，可以用来识别大规模文档集（document collection）或语料库（corpus...24）plsalatent semantic analysis (lsa)标准潜在语义分析，lsa的基本思想就是，将document从稀疏的高维vocabulary空间映射到一个低维的向量空间...
