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深度学习算法原理——Attention BiLSTM

论文地址:Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation ...

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机器学习神经网络深度学习AI 人工智能
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深度学习算法原理——TextCNN

论文地址:Convolutional Neural Networks for Sentence Classification

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机器学习神经网络深度学习AI 人工智能编程算法
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深度学习算法原理——Deep Structured Semantic Models(DSSM)

论文地址:Learning deep structured semantic models for web search using clickthrough ...

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深度学习
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『 DSSM』A Multi-View Deep Learning Approach for Cross Domain User Modeling in Recommendation Systems

MULTI-VIEW-DNN联合了多个域做的丰富特征,使用multi-view DNN模型构建推荐,包括app、新闻、电影和TV,相比于最好的算法,老用户提升4...

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开源
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深度学习算法原理——经典CNN结构之AlexNet

论文地址:ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

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神经网络
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深度学习算法原理——经典CNN结构之LeNet-5

论文地址:http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-98.pdf

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卷积神经网络
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优化算法——人工蜂群算法(ABC)

    人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)是由Karaboga于2005年提出的一种新颖的基于群智能的全局优化算法,其直观背景...

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编程算法
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简单易学的机器学习算法——Rosenblatt感知机

    感知机是一种二类分类的线性模型,输入实例的特征向量,输出为实例的类别,即+1或者-1。感知机模型是神经网络和支持向量机的基础。

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机器学习
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简单易学的机器学习算法——朴素贝叶斯

    贝叶斯推断告诉我们,先预估计一个“先验概率”,然后加入实验结果,看这个实验到底是增强还是削弱了“先验概率”,由此得到更接近事实的“后验概率”。

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机器学习神经网络深度学习AI 人工智能
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简单易学的机器学习算法——极限学习机(ELM)

       极限学习机(Extreme Learning Machine) ELM,是由黄广斌提出来的求解单隐层神经网络的算法。

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机器学习
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简单易学的机器学习算法——Rosenblatt感知机的对偶解法

    在博文“简单易学的机器学习算法——Rosenblatt感知机”中介绍了Rosenblatt感知机的基本概念。Rosenblatt感知机是针对线性可分问题...

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编程算法机器学习神经网络深度学习AI 人工智能
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简单易学的机器学习算法——基于密度的聚类算法DBSCAN

    最近在Science上的一篇基于密度的聚类算法《Clustering by fast search and find of density peaks》...

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编程算法
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论文中的机器学习算法——基于密度峰值的聚类算法

    最近有一篇Science上的文章引起了大家的关注,是由Alex Rodriguez和Alessandro Laio发表的《Clustering by f...

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编程算法机器学习HTML神经网络深度学习
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简单易学的机器学习算法——非线性支持向量机

    前面三篇博文主要介绍了支持向量机的基本概念,线性可分支持向量机的原理以及线性支持向量机的原理,线性可分支持向量机是线性支持向量机的基础。对于线性支持向量...

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机器学习神经网络深度学习AI 人工智能编程算法
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简单易学的机器学习算法——线性支持向量机

    线性支持向量机是针对线性不可分的数据集的,这样的数据集可以通过近似可分的方法实现分类。对于这样的数据集,类似线性可分支持向量机,通过求解对应的凸二次规划...

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机器学习
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简单易学的机器学习算法——线性可分支持向量机

    线性可分支持向量机是用于求解线性可分问题的分类问题。对于给定的线性可分训练数据集,通过间隔最大化构造相应的凸二次优化问题可以得到分离超平面:

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机器学习神经网络深度学习AI 人工智能
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数据结构和算法——动态规划

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编程算法
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图解机器学习总结——2、回归

回归指的是对于训练数据集{xi,yi}\left \{\mathbf{ x}_i,y_i \right \},其中,yiy_i是连续值。用过学习,找到函数fθ(...

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