机器学习目标: 以算法、案例为驱动的学习，浅显易懂的数学知识。 目标： 熟悉机器学习各类算法的原理 掌握算法的使用，能够结合场景解决实际问题 掌握机器学习算法库和框架的技能 机器学习主要领域：自然语言处理、图像识别、传统预测。 机器学习库和框架：sklearn。 深度学习框架:tensorflow。 ...
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2019-10-21 11:43:59
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自然语言处理（NLP） NLP中最细粒度的是词语（word），词语组成句子，句子再组成段落、章节和文档。所以NLP的核心问题就是：如何理解word 如何理解word 由于目标是与计算机对接，其核心就是如何给计算机描述一个word，有以下两种描述方式： One-hot Representation D ...
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2019-10-21 10:01:31
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还记得之前介绍过的命名实体识别系列文章吗，可以从句子中提取出人名、地址、公司等实体字段，当时只是简单提到了BERT+CRF模型，BERT已经在上一篇文章中介绍过了，本文将对CRF做一个基本的介绍。本文尽可能不涉及复杂晦涩的数学公式，目的只是快速了解CRF的基本概念以及其在命名实体识别等自然语言处理领 ...
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2019-10-17 14:02:16
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from: https://zhuanlan.zhihu.com/p/37601161 注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用，无论是图像处理、语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中，都很容易遇到注意力模型的身影。所以，了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术发展的技术人员来说有 ...
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2019-10-15 09:47:42
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工程实践题目与自然语言处理相关，其中主要项目涉及到聊天机器人的实现，于是在Github上下载了一个封闭领域的聊天机器人，并据此进行源代码的分析 Github地址：https://github.com/dennybritz/chatbot-retrieval/ 以下是项目的文件目录结构 可以看到，文件 ...
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2019-10-13 20:30:31
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我的工程实践选题为《基于语音识别的智能聊天机器人设计 》，现在，自然语言的人机交互应用广泛，如苹果的Siri、微软的Cortana、Google Now等。传统的web服务提供商，可以通过和用户的“语音机器人”的对话，将用户引导到对应的服务上，语音助手也在今后智能硬件和智能家居的嵌入式应用中扮演重要 ...
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2019-10-13 13:18:37
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Python是一种计算机编程语言。计算机编程语言和我们日常使用的自然语言有所不同，最大的区别就是，自然语言在不同的语境下有不同的理解，而计算机要根据编程语言执行任务，就必须保证编程语言写出的程序决不能有歧义，所以，任何一种编程语言都有自己的一套语法，编译器或者解释器就是负责把符合语法的程序代码转换成 ...
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2019-10-13 12:48:18
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我的工程实践选题为《基于语音识别的智能聊天机器人设计 》，现在，自然语言的人机交互应用广泛，如苹果的Siri、微软的Cortana、Google Now等。传统的web服务提供商，可以通过和用户的“语音机器人”的对话，将用户引导到对应的服务上，语音助手也在今后智能硬件和智能家居的嵌入式应用中扮演重要 ...
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2019-10-12 23:13:11
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我选择的课题是自然语言处理，主要任务是创建一个程序能够理解用户的语言并做出相应的回复，同时对于用户的指令也要做出相应的回应。总结而言就像是人工智能助手，能够进行一定的交流，完成简单的任务。我这边的同类产品有苹果的siri，和小米的小爱同学，华为的小艺。 Q1：这些软件的开发者是怎么说服你（陌??）成 ...
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2019-10-11 20:03:00
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# 深度学习 # 图像识别,自然语言处理 # 机器学习 深度学习 # 分类:神经网络(简单) 神经网络(深度) # 回归 图像:卷积神经网络 # 自然语言处理:循环神经网络 # cpu:运行操作系统,处理业务,计算能力不是特别突出 # gpu:专门为计算设计的 import tensorflow a... ...
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2019-10-11 16:44:47
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