http://bilibili.com/video/BV184411Q7Ng?from=search&seid=739809869027647463 注解： 人工智能、机器学习、深度学习3个名次的出现顺序是：人工智能-->机器学习-->深度学习 下面是一些深度学习框架： 注解： 用的最多的是tens ...
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2021-01-04 10:55:11
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WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis），同时weka也是新西兰的一种鸟名，而WEKA的主要开发者来自新西兰。WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。如果想自己实现数据挖掘算法的话，可以参考weka的接
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2021-01-02 11:36:56
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错误：configure: error: libevent >= 1.4.11 could not be found解决：yum -y install libevent libevent-devel错误：configure: error: Please reinstall the mysql dis ...
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2020-12-30 11:22:18
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人工智能主要分支 人工智能,机器学习,深度学习 机器学习是人工智能的一个实现途径,深度学习是机器学习的一个子集. 主要分支介绍 通讯,感知与行动是现代人工智能的三个关键能力,在这里我们将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍: (1) 计算机视觉(CV) (2) 自然语言处理(NPL) (3) ...
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2020-12-30 11:01:53
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在上一篇文章末尾，小夕提到了“机器学习是实现自然语言处理的正确道路”。其实确实如此，纵观整个自然语言处理的发展史，也是纵观整个人工智能的发展史，从诞生到现在，机器学习不仅是在理论和工程上实现自然语言处理的目前最佳选择，也是最贴近生物掌握自然语言处理能力的本能方式。从规则到统计，再到如今深度学习这个特殊而一般的统计，这条发展之路***在自然语言处理的几乎每一个应用场景。如中文分词，从最初的最大匹配法（
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2020-12-29 11:51:26
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在那很久很久以前，可爱的小夕写了一篇将逻辑回归小题大做的文章，然后在另一篇文章中阐述了逻辑回归的本质，并且推广出了softmax函数。从那之后，小夕又在一篇文章中阐述了逻辑回归与朴素贝叶斯的恩仇录，这两大祖先级人物将机器学习的国度划分为两大板块——生成式与判别式。后来，朴素贝叶斯为了将自己的国度发扬光大，进化出了贝叶斯网以抗衡逻辑回归，一雪前耻。然而，傲娇的逻辑回归怎能就此善罢甘休呢？ps：对上面
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2020-12-29 11:51:06
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在我重新抱起概率统计的课本之前，我一直都不清楚似然函数为什么是那样子的，只知道照着公式敲代码（那时候还没有tensorflow），于是出过各种糗：“啊？似然函数不就是交叉熵吗？”“机器学习中的似然函数怎么看起来跟概率统计课本里的不一样呢？”“学长学长，我把这个model的输出接上交叉熵后怎么报错了？”“似然函数”名字的意义已经在以前的多篇文章中提过了，更通用的定义来说，似然函数就是衡量当前模型参数
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2020-12-29 11:50:10
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在线性代数（一）中，小夕主要讲解了映射与矩阵的关系；在线性代数（二）中，小夕讲解了映射视角下的特征值与特征向量的物理意义。本文与下一篇会较为透彻的解析一下向量的二范数与一范数，他们在机器学习任务中是最常用，有时甚至是核心的东西哦。首先，来一个俗俗的开篇。向量x的p范数表示如下：由此，p=1、p=2就分别代表1范数和2范数。本文只看p=2的情况。二范数相信大家在大一学线性代数的时候就已经被灌输了“用
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2020-12-29 11:49:08
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0.导语词嵌入是自然语言处理（NLP）中语言模型与表征学习技术的统称。概念上而言，它是指把一个维数为所有词的数量的高维空间嵌入到一个维数低得多的连续向量空间中，每个单词或词组被映射为实数域上的向量。本篇文章讲解词嵌入基础和Word2vec。本文作者：jalammar（https://jalammar.github.io）翻译：黄海广（https://github.com/fengdu78）本文代码
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2020-12-29 11:47:49
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github地址 机器学习概述 | 01 Matplotlib | 02 Numpy | 03 Pandas | 04 K-近邻算法 | 05 线性回归 | 06 逻辑回归 | 07 决策树算法 | 08 集成学习 | 09 聚类算法 | 10 ...
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2020-12-28 10:57:41
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