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【机器学习】随机森林

本文介绍了结合集成学习思想的随机森林算法。首先介绍了集成学习中两种经典的集成思想Bagging和Boosting。然后介绍了Bagging的两个关键点:1)样本...

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【机器学习】决策树

本文介绍了 ID3,C4.5,CART三种基本的决策树模型。首先介绍了决策树的特征选择,包括信息增益,信息增益率、基尼指数、最小均方差分别对应分类树ID3、C4...

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【智能司法】可解释的Rationale增强罪名预测系统

论文标题:Interpretable Rationale Augmented Charge

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【干货】三把刀!学习Python、PyTorch、神经网络三本书!

近年来,以机器学习、知识图谱为代表的人工智能技术逐渐变得普及。从车牌识别、人脸识别、语音识别、智能问答、推荐系统到自动驾驶,人们在日常生活中都可能有意无意地使用...

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【竞赛】一种提升多分类准确性的Trick

随机森林是一种高效并且可扩展性较好的算法, K最近邻算法则是一种简单并且可解释较强的非参数化算法。在本篇文章中,我们针对多分类问题提出了一种将随机森林和KNN算...

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【NLP】XLNet详解

BERT本身很有效,但它也存在一些问题,比如不能用于生成、以及训练数据和测试数据的不一致(Discrepancy)。在本文中,我们重点介绍比BERT更强大的预训...

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【NLP实战】手把手带你RNN文本分类

参考的的论文是来自2016年复旦大学IJCAI上的发表的关于循环神经网络在多任务文本分类上的应用:Recurrent Neural Network for Te...

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【NLP实战】手把手带你fastText文本分类

今天的教程是基于FAIR的Bag of Tricks for Efficient Text Classification[1]。也就是我们常说的fastText...

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【NLP实战】手把手带你RCNN文本分类

之前介绍的都是属于深度神经网络框架的,那么在Deep Learning出现或者风靡之前,文本分类是怎么做的呢?

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【NLP】一文完全搞懂序列标注算法

序列标注模型用到了长短期记忆网络(LSTM),条件随机场(CRF),Highway网络,本文循序渐进的介绍了序列标注算法,Be patience ! 跟着小编的...

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【ML】面试准备,关于Adaboost & GBDT算法你需要知道的那些

上一份笔记在介绍决策树的过程中我们提到了“决策树是许多集成学习算法的基础算法”。那么,什么是集成学习算法、集成学习算法有哪几种、它们彼此之间有什么区别、集成学习...

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【NLP】关于Transformer,面试官们都怎么问

前些时间,赶完论文,开始对 Transformer、GPT、Bert 系列论文来进行仔仔细细的研读,然后顺手把站内的相关问题整理了一下

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【NLP实战】手把手带你CNN文本分类

本文是对经典论文《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification[1]》的详细复现,(应该是...

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自然语言处理NLP
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【漫画AI】一文了解人工智能的三大领域及其工业应用

人工智能是一门新兴的技术学科,它研究和开发用于模拟人类智能的扩展和扩展的理论、方法、技术和应用系统。人工智能研究的目标是让机器执行一些复杂的任务,这些任务需要聪...

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自然语言处理语音识别图像处理自动驾驶无人驾驶
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【资源】吴恩达 AI 完整课程资源超级大汇总!

吴恩达(Andrew Ng),毫无疑问,是全球人工智能(AI)领域的大 IP!随着近些年来 AI 越来越火的大趋势下,吴恩达一直致力于普及、宣传、推广 AI 教...

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TensorFlowGitHubGit开源https
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【DL】Self-Attention与Transformer

答:编码器-解码器(Encoder-Decoder)模型最初是由Cho等提出应用在机器翻译中。由于在机器翻译中是文本到文本的转换,比如将法语翻译成英语,Suts...

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【NLP】NLP的12种后BERT预训练方法

论文:A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach.

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机器翻译自然语言机器翻译自然语言处理自然语言自然语言处理
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【ML】深入理解CatBoost

CatBoost是俄罗斯的搜索巨头Yandex在2017年开源的机器学习库,是Boosting族算法的一种。CatBoost和XGBoost、LightGBM并...

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https网络安全编程算法机器学习神经网络
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【机器学习】条件随机场

本文介绍了条件随机场模型,首先对比了隐马尔科夫模型、最大熵马尔科夫模型、条件随机场模型。基于前二者存在的1)独立性假设问题,2)标注偏置问题,条件随机场采用最大...

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