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10分钟快速入门PyTorch(1)
10分钟快速入门PyTorch(1)上一篇教程10分钟入门pytorch(0)我们基本的介绍了pytorch里面的操作单元,Tensor,以及计算图中的操作单位Variable,相信大家都已经熟悉了,下面这一部分我们就从两个最基本的机器学习,线性回归以及logistic回归来开始建立我们的计算图进行运算。由于这个系列文章主要是将pytorch教程的,所以每个算法的太多数学背景以及推导过程就不再细讲
分类:其他好文   时间:2020-11-27 10:55:05    阅读次数:5
通过代码原理教你搞懂SGD随机梯度下降、BGD、MBGD
在应用机器学习算法时,我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实,常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式,它们也各自有着不同的优缺点。下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。一般线性回归函数的假设函数为:对应的损失函数为:(这里的1/2是为了后面求导计算方便)下图作为一个二维参数(theta0,theta1)组对应能量函数的可视化图:下面我们来分别讲解三种梯度下降法1批量梯度
分类:其他好文   时间:2020-11-27 10:49:35    阅读次数:5
机器学习中向量化编程总结记录
向量化编程总结记录很多时候,我们在实现算法的时候,总会碰到累和的伪代码:比如下面这个:为了简单我这里只重复5次,但是原理是一样的。很显然我们要得到这个结果,非常简单,比如下面的这段python代码:那么我们有没有更好的办法呢?有的,看到X,Y都是向量,我们很容易想到向量化编程。比如改成下面这段代码:啊上面这段代码,其实最关键的就是一行代码,就是np.dot(X_array,Y_array)这句话,
分类:其他好文   时间:2020-11-26 15:21:15    阅读次数:15
【自监督学习】Self-supervised Learning 再次入门
机器学习算法与自然语言处理出品@公众号原创专栏作者huybery学校|东北大学关于自监督学习,知乎上已经有了一些资源,比如师兄@bingo的两篇介绍[2][3]、@NaiyanWang大佬之前做的survey[4]、还有最新的@Sherlock[5]。本来我的这篇分享是准备叫「Self-SupervisedLearning入门介绍」,可惜在写作的过程中@Sherlock老哥抢先一步,所以只能叫「再
分类:其他好文   时间:2020-11-26 14:38:02    阅读次数:6
一文搞懂NLP中的Attention机制(附详细代码讲解)
机器学习算法与自然语言处理出品@公众号原创专栏作者Don.hub单位|京东算法工程师学校|帝国理工大学OutlineIntuitionAnalysisProsConsFromSeq2SeqToAttentionModelseq2seq很重要,但是缺陷也很明显attentionwasbornWritetheencoderanddecodermodelTaxonomyofattentionnumber
分类:其他好文   时间:2020-11-26 14:37:40    阅读次数:4
机器学习脉络梳理
参数参数分为两种:可学习得到的参数,和超参数。机器学习可以归结为学习一个映射函数f:x→y,将输入变量x映射为输出变量y。一般我们可以假设映射函数为y=f(x,θ)。其中θ即为函数的参数。参数可以通过学习算法进行学习。除了可学习的参数之外,还有一类参数是用来定义模型结构或训练策略的,这类参数叫做超参数(Hyper-Parameter)。超参数和可学习的参数不同,通常是按照人的经验设定,或者通过网格
分类:其他好文   时间:2020-11-26 14:22:46    阅读次数:6
【TF-IDF】传统方法TF-IDF解决短文本相似度问题
机器学习算法与自然语言处理出品@公众号原创专栏作者刘聪NLP学校|中国药科大学药学信息学硕士知乎专栏|自然语言处理相关论文前几天写了一篇短文本相似度算法研究的文章,不过里面介绍的方法基本上都是基于词向量生成句子向量的方法。今天在这里就介绍一下传统算法TF-IDF是如何计算短文本相似度的。TF-IDF是英文TermFrequency–InverseDocumentFrequency的缩写,中文叫做词
分类:其他好文   时间:2020-11-25 12:59:04    阅读次数:10
【短文本】短文本相似度算法研究
机器学习算法与自然语言处理出品@公众号原创专栏作者刘聪NLP学校|NLP算法工程师知乎专栏|自然语言处理相关论文短文本相似度,即求解两个短文本之间的相似程度;它是文本匹配任务或文本蕴含任务的一种特殊形式,返回文本之间相似程度的具体数值。然而在工业界中,短文本相似度计算占有举足轻重的地位。例如:在问答系统任务(问答机器人)中,我们往往会人为地配置一些常用并且描述清晰的问题及其对应的回答,我们将这些配
分类:编程语言   时间:2020-11-25 12:58:27    阅读次数:18
机器学习基础
1. 线性回归 X,Y是线性的 是偏置(有点像截距),防止Y为0,矩阵表示时,为全1 :数据集收集的时候有误差(高斯误差,均值为0) 表达向量很相似 D:和,代表所有的数据,和相互独立 2. Basic Expansion 2.1 使用Basis expansion捕捉自变量和因变量的非线性关系 2 ...
分类:其他好文   时间:2020-11-25 12:17:37    阅读次数:7
数据挖掘之一元线性回归 python代码
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #数据集x,y x,y 都是向量 #给个实例x是身高(m),y是体重(kg) #我们给实际数据x,y训练出最佳的模型 y=ax+b 然后在找个身高x预测体重y x=[0.75,0.85,0.95,1 ...
分类:编程语言   时间:2020-11-25 12:04:23    阅读次数:8
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