k折验证中k值对偏差和方差的影响？ 总共n个数据，假设为2，每次训练集大小为n/2，每次训练的数据量会偏小，取平均值后，由于每次训练的数据量比较小，最终学习输出的模型会不能很好的代表样本的分布（欠拟合），换句话说就是偏差大。或者这么理解，由于k折交叉验证是使用k次训练的结果取平均值来进行预测的，如果 ...
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2020-11-08 17:06:28
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工业界nlp相关的实际应用和框架 目录： Word2Vec词向量简述 word2vec模型训练简单案例 tf-idf、朴素贝叶斯的短文本分类简述 tensorflow文本分类实战——卷积神经网络CNN word2vec+textcnn文本分类简述及代码（包含中文文本分类实战） 使用inception ...
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2020-11-08 17:02:05
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机器学习平台痛点与模型提升方法：基于Spark的机器学习平台在点融网风控应用介绍编者按：大数据和机器学习是近年来快速增长的热门领域，各个领域的数据量和数据规模都以惊人的速度增长。本文是近期举行的架构实践日点融网刘利就“机器学习平台在点融网业务的应用介绍”这一话题的精彩分享。作者简介：刘利，点融网DataScientistTeam负责人，从事互联网数据分析和数据挖掘近十年。现任点融网DataScie
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2020-11-07 15:58:21
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微博广告Hubble系统：秒级大规模分布式智能监控平台架构实践关键词：微博广告Hubble监控平台D+大数据机器学习LSTMTensorflow业务背景Hubble（哈勃，其含义是数据如浩瀚宇宙之大，Hubble如太空望远镜，能窥见璀璨的星辰，发现数据的真正价值）平台定位为微博广告智能全景监控、数据透视和商业洞察。计算广告系统是集智能流量分发、投放、结算、CTR预估、客户关系管理等为一体的大型互联
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2020-11-07 15:41:51
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手把手学会人工智能：TensorFlow实现马里奥赛车自动驾驶，含源码这次年假没啥事做，作者想着试试完成一个两年前就已开始的项目：训练人工智能神经网络来玩《马里奥赛车64》游戏。因为一年前做过一些机器学习，现在想蹭个热点，TensorFlow越来越火了。项目：使用TensorFlow来训练一个模型玩《马里奥赛车64》游戏。目标：作者想做个人人都能跟着“说明书”一步步理解和实现的机器学习demo。在
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2020-11-07 15:40:19
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创业过5家大数据公司，Kaggle竞赛冠军：互联网深度学习误区—花大力气在那些影响力很小的事情上本文作者：GregoryPiatetsky,KDnuggets.我对有着“摇滚明星”美誉的数据科学家杰里米·霍华德进行了独家采访，他谈到了自己最新出品的深度学习网络课程，Kaggle因何获得行业领先地位，以及数据科学家的价值所在。杰里米·霍华德（@jeremyphoward），是数据科学领域的“摇滚明星
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2020-11-07 15:39:15
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作者|PROCRASTINATOR 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 了解类权重优化是如何工作的，以及如何在logistic回归或任何其他算法中使用sklearn实现相同的方法 了解如何在不使用任何采样方法的情况下，通过修改类权重可以克服类不平衡数据的问题 介绍 机器学习中的 ...
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2020-11-06 02:46:36
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简介新闻分类课题是在算法类毕业设计中比较热门的,本质上是属于自然语言分类,可以使用机器学习算法去处理,也可以使用深度学习算法去处理.基本步骤如下:文本数据采集-->选择训练算法(机器学习/深度学习)-->进行训练-->检效果.本文章博主将介绍:从头开始实践中文短文本分类运用多种机器学习（深度学习+传统机器学习）方法比较短文本分类处理过程与结果差别参与及比较算法使用下面的算法来进行
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2020-11-06 02:24:54
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简介新闻分类课题是在算法类毕业设计中比较热门的,本质上是属于自然语言分类,可以使用机器学习算法去处理,也可以使用深度学习算法去处理.基本步骤如下:文本数据采集-->选择训练算法(机器学习/深度学习)-->进行训练-->检效果.本文章博主将介绍:从头开始实践中文短文本分类运用多种机器学习（深度学习+传统机器学习）方法比较短文本分类处理过程与结果差别参与及比较算法使用下面的算法来进行
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2020-11-06 02:24:42
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TIOBE排行榜TIOBE排行榜是根据互联网上有经验的程序员、课程和第三方厂商的数量，并使用搜索引擎（如Google、Bing、Yahoo!）以及Wikipedia、Amazon、YouTube统计出排名数据，只是反映某个编程语言的热门程度，并不能说明一门编程语言好不好，或者一门语言所编写的代码数量多少。自20年前TIOBE指数启动以来，Java和C首次没有进入前2位。C仍然是第一但现在占据第二个
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2020-11-06 01:33:17
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