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第六章(1.6)机器学习实战——打造属于自己的贝叶斯分类器

github项目地址:https://github.com/liangzhicheng120/bayes

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第四章(1.2)机器学习——在web攻击检测中的应用实践

通俗地讲,任何一个的机器学习问题都可以等价于一个寻找合适变换函数的问题。例如语音识别,就是在求取合适的变换函数,将输入的一维时序语音信号变换到语义空间;而近来引...

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利用RNN和LSTM生成小说题记

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如何使用TensorFlow生成对抗样本

如果说卷积神经网络是昔日影帝的话,那么生成对抗已然成为深度学习研究领域中一颗新晋的耀眼新星,它将彻底地改变我们认知世界的方式。对抗学习训练为指导人工智能完成复杂...

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神经网络相关名词解释

很多人认为深度学习很枯燥,大部分情况是因为对深度学习的学术词语,特别是专有名词很困惑,即便对相关从业者,亦很难深入浅出地解释这些词语的含义。

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关于深度学习优化器 optimizer 的选择

在很多机器学习和深度学习的应用中,我们发现用的最多的优化器是 Adam,为什么呢?

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推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)

准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率;...

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机器学习教材中的 7 大经典问题

这是最有名错误判断,现在的教科书几乎已经不再有这样的结论,但如果看15年、20年前的机器学习教科书,会有一个很有趣的结论:神经网络不能超过三层。这和我们现在说的...

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深度学习性能提升的诀窍

性能提升的力度按上表的顺序从上到下依次递减。举个例子,新的建模方法或者更多的数据带来的效果提升往往好于调出最优的参数。但这并不是绝对的,只是大多数情况下如此。

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图像分类 | 深度学习PK传统机器学习

图像分类,顾名思义,是一个输入图像,输出对该图像内容分类的描述的问题。它是计算机视觉的核心,实际应用广泛。

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机器学习、深度学习 知识点总结及面试题

1、计算出输出与标签间的损失函数值,然后计算其相对于每个神经元的梯度,根据梯度方向更新权值。

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第三章(1.4)linux下部署tensorflow环境

一、在安装好 anaconda后,即可通过anaconda安装tensorflow

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第三章(1.2)windows下安装Anaconda+TensorFlow+配置PyCharm

conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/fr...

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第二章(1.4)Python基础知识(流程控制)

(1)for...in循环,依次把list或tuple中的每个元素迭代出来,Python提供一个Range()函数,可以生成一个整数序列。

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第一章(1.3)机器学习概念图谱

机器学习(machine learning)是最近非常火的一个领域,关于其一些基本定义百度百科、维基百科或者网上随便都可以找到很多资料,所以这里不做过多解释。

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个性化推荐系统设计(4.1)案例分析

在过去的十年中,神经网络已经取得了巨大的飞跃。如今,神经网络已经得以广泛应用,并逐渐取代传统的机器学习方法。 接下来,我要介绍一下YouTube如何使用深度学习...

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个性化推荐系统设计(2.1)推荐算法介绍

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个性化推荐系统设计(3.1)如何评价个性化推荐系统的效果

   一般来说,Precision就是检索出来的条目(比如:文档、网页等)有多少是准确的,Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了。   正确率、召回...

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