用户7569543

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利用SnowNLP快速进行评论数据情感分析

上次课给大家介绍了文本关键词提取的常用方法,本节课老shi将给大家讲解自然语言处理的另一个重要应用——文本情感分析。众所周知,很多场景下,我们都需要用到情感分析...

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神经网络之反向传播

上节课给大家简单介绍了神经网络,并且重点介绍了神经网络的前向传播工作原理。可能有些同学觉得难,因为上节课涉及到一些矩阵运算,以前没有学过线性代数的同学可能就看不...

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利用Tensorflow2.0实现卷积神经网络CNN

前面几节课我们给大家介绍的都是全连接神经网络,但全连接神经网络有个明显的缺点,那就是当网络层数较多时(尤其是在图像识别任务中),它每层的参数数量容易变得很大,不...

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神经网络常用激活函

前面我们说过神经网络的非线性主要是由激活函数实现的,如果没有激活函数的引入,那么无论多么复杂的神经网络其实都可以看成是多个单层神经网络的线性叠加,最后结果依然是...

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LSTM与GRU简单介绍

和我们人一样,RNN虽然擅长处理序列问题,但它也只能记住重要的短时信息,对于长时间的信息它则很难处理。也就是说,如果一条序列足够长,那它将很难把信息从较早的时间...

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利用Tensorflow2.0实现手写数字识别

前面两节课我们已经简单了解了神经网络的前向传播和反向传播工作原理,并且尝试用numpy实现了第一个神经网络模型。手动实现(深度)神经网络模型听起来很牛逼,实际上...

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Tensorflow2.0实现简单的RNN文本分析

前面我们介绍的全连接神经网络以及卷积神经网络都只能单独处理一个个输入,并且前一个输入和后一个输入往往是没有直接联系。但是,在某些情况下我们需要很好地处理序列信息...

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项目实战一:利用Python实现Kaggle经典案例之波士顿房价预测

欢迎来到王者荣耀(自带音效?)啊不,是小白入门大数据分析之项目实战第一篇?。本文主要介绍如何利用Python实现Kaggle经典比赛项目,波士顿房价预测问题(至...

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项目实战二:利用Python实现Kaggle经典案例之泰坦尼克号乘客生存预测

上次讲了利用Python实现波士顿房价预测的回归模型,这时小明一脸懵逼,心想回归模型是什么鬼??️?

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浅谈决策树在相亲问题中的应用

其实以上小芳的决策过程与机器学习中的决策树算法实现过程非常类似,决策树顾名思义就是长得很像树的一种模型,是机器学习中一种简单而又经典的算法,接下来给大家简单介绍...

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随机森林算法简单讲解

在机器学习中通常分为有监督学习、无监督学习,半监督学习和强化学习四大类。而随机森林是一种典型的有监督学习算法,它是在决策树基础上得到的一种集成学习(baggin...

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模型评价之混淆矩阵、ROC曲线与AUC

前面我们已经介绍了逻辑回归、决策树、随机森林这几种常用的分类模型,不知道大家有没有留意到,我们在前面做模型评价的时候都会用到一个指标--AUC,通过AUC值的大...

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通俗易懂快速理解支持向量机(SVM)

支持向量机(Support Vector Machine,简称为SVM)是一种监督式学习的方法,可以用来解决分类或回归问题。

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Kaggle竞赛必杀利器之融合模型

前面几次课分别给大家介绍了逻辑回归、决策树、随机森林和SVM几种常用的分类模型,不知道大家还有没有印象?本节课将给大家介绍Kaggle竞赛大杀器--融合模型!

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集成学习经典算法之XGBoost

在算法圈,相信大家对XGBoost的大名早有耳闻,在CTR广告点击预估中更是炙手可热的大神器,接下来我就给大家简单介绍下,XGBoost到底是何方神圣?

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过拟合与欠拟合

(嗯?老shi,你又骗我,你之前不是说AUC越高越好么?)老shi没有骗大家,正常情况下,如果模型不过拟合,AUC肯定是越高越好的!但现实的情况往往是,AUC越...

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无监督学习——聚类

在无监督学习中,样本的标签是未知的,也就是说因变量不像监督学习中有明确的标注,比如房价多少,相亲见或不见,鸢尾花所属类别等等。但在现实生活中,我们很难获取到都经...

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从啤酒与尿布到关联规则

传说二十世纪90年代,美国沃尔玛超市的销售管理人员在分析销售订单时发现,啤酒与尿布这两件看起来毫不关联的商品竟然经常会出现在同一个订单中。后来跟踪调查发现,原来...

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PCA主成分分析

前面两节课跟大家分别介绍了聚类和关联规则,它们都属于无监督学习的典型应用,今天来介绍无监督学习的另外一种常见应用——降维!那么为什么要进行降维呢?因为高维的数据...

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深度学习基础入门——神经网络

深度学习近几年来越来越火热,相信很多人都想加入到这个滚滚洪流当中。但深度学习具体要怎么入门呢,相信很多人还不知道。本节课老shi就带大家了解深度学习到底是什么(...

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