意图识别 基础概念 识别文本中蕴含的主题和意图，是偏向于应用层的自然语言理解任务。篇章级别的意图识别，将其认为是一个模式识别（机器学习）的分类问题，意图分类。 文本类型 常用建模方法 应用举例 短语/句子 文法、关键词、深度神经网络 搜索引擎、多轮对话 段落 LDA、SVM、聚类、深度神经网络等 主 ...
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2021-06-28 21:01:14
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来源：https://mp.weixin.qq.com/s/k8jj4meb3DKYCGUzaOGDAg 在 决策树进阶 中我们学习到了决策树的剪枝处理，对连续特征以及缺失值的处理。这篇文章来介绍下决策树在解决回归问题中的应用。前面我们知道 CART 能够解决分类问题，实际上它也是可以解决回归问题的 ...
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2021-06-05 17:42:41
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参考 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/10291284.html 一句话概括 在n维度空间中取距离目标点最近的K个样本，如果是分类问题，按照多数投票法取分类结果 如果是回归问题，取平均值 根据二分法衍生出来的K-D（K-Dimension K维度）算法可以加速KN ...
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2021-04-24 11:57:18
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课程链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/11939?directly=1&shared=1 从整体的视角来看，深度学习模型解决问题的要点，可以近似总结为：数据、模型、优化方法。 数据处理 要处理图像分类问题，首先就要了解“图 ...
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2021-03-09 13:42:42
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1：两种用二分类解决多分类问题的思路OVO(一对一),OVR（一对多） 2:多对多 ...
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2021-03-09 13:20:23
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一、监督学习 1、回归模型 1.1 线性回归模型 求解 最小二乘法 梯度下降法 2、分类模型 2.1 K近邻（KNN） 示例 KNN距离计算 KNN算法 2.2 逻辑斯蒂回归 逻辑斯蒂回归 —— 分类问题 Sigmoid函数（压缩函数） 逻辑斯谛回归损失函数 梯度下降法求解 2..3 决策树 示例 ...
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2021-02-10 12:54:48
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图源：unsplash任意的机器学习问题都可以应用多种算法，生成多种模型。例如，垃圾邮件检测分类问题可以使用多种模型来解决，包括朴素贝叶斯模型、逻辑回归模型和像BiLSTMs这样的深度学习技术。拥有丰富的选择是好的，但难点在于，如何决定在生产中实现哪个模型。虽然我们有许多性能指标来评估一个模型，但为每个问题实现每个算法是不明智的。这需要大量的时间和大量的工作，因此，知道如何为特定的任务选择正确的算
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2020-12-21 11:49:01
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目录 学习 数据挖掘的流程 数据预处理->数据探索->模型训练->模型选择->模型评估 模型选择 模型选择是对超参数的选择，通过校验集，来看看模型那一组超参数有更好的效果 模型评估 参考资料 分类：分类问题的常用评估指标有准确率(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall ...
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2020-12-18 13:19:35
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SoftMax 回归(与Logistic 回归的联系与区别) SoftMax 试图解决的问题 SoftMax回归模型是Logistic回归模型在多分类问题上的推广,即在多分类问题中,类标签y可以取两个以上的值 对于Logistic回归的假设函数$h_\theta(x) = \frac{1}{1 + ...
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2020-12-08 12:26:01
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10分钟入门PyTorch(2)上一节介绍了简单的线性回归10分钟快速入门PyTorch(1)，如何在pytorch里面用最小二乘来拟合一些离散的点，这一节我们将开始简单的logistic回归，介绍图像分类问题，使用的数据是手写字体数据集MNIST。1logistic回归logistic回归简单来说和线性回归是一样的，要做的运算同样是y=w*x+b。logistic回归简单的是做二分类问题，使用s
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2020-11-27 10:54:43
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