转自"https://www.52ml.net/21391.html" 本文主要回顾下几个常用算法的适应场景及其优缺点！（提示：部分内容摘自网络）。 机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。 ...
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2019-12-26 21:00:27
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前言：学习机器学习的过程意识到，数学是工科的基石。很多数学公式似懂非懂，因此有了这篇博客，想在学习每个模型的过程中搞懂其中的数学理论。 贝叶斯决策论 1.前置知识：先验概率与后验概率 先验概率P(B)：根据以往经验和分析得到的概率 先验概率是一种常识性、经验性认知，比如抛硬币正反面的概率是1/2。 ...
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2019-12-17 16:40:20
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概括：朴素贝叶斯分类器(Naïve Bayes classifier)是一种相当简单常见但是又相当有效的分类算法，在监督学习领域有着很重要的应用。朴素贝叶斯是建立在“全概率公式”的基础下的，由已知的尽可能多的事件A、B求得的P(A|B)来推断未知P(B|A)，是的有点玄学的意思，敲黑板！！！ 优点： ...
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2019-12-13 14:20:21
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一、基础概述 1、机器学习开发流程 2、机器学习模型是什么 3、机器学习算法分类 二、需明确问题 （1）算法是核心，数据和计算是基础 （2）找准定位 大部分复杂模型的算法设计都是算法工程师在做，而我们要做的是： 1.分析很多的数据 2.分析具体的业务 3.应用常见的算法 4.特征工程、调参数、优化 ...
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2019-11-25 11:19:24
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用pytorch进行文本分类，数据集为keras内置的imdb影评数据（二分类），代码包含六个部分（详见代码） 代码地址为：pytorch-imdb-classification 欢迎star~ 使用环境： pytorch：1.1.0 cuda：10.0 gpu：RTX2070 （1）导入相应的库、 ...
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2019-11-23 20:25:09
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转眼读研一年了，开题也开了，方向也定了，大方向就是NLP，然而从一开始的上课、做项目开题什么的(自己也比较贪玩，以前不打游戏，结果王者上瘾了)，到现在对NLP是一知半解，不对，半解都没有半解，然后时间是不等人的，学制两年，也该考虑毕业条件了(一篇SCI或两篇EI)，很难，用一句网上流行的话：我太难了 ...
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2019-11-15 20:08:40
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论文通过实现RNN来完成了文本分类。 论文地址：88888888 模型结构图： 原理自行参考论文，code and comment: 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 # @time : 2019/11/9 15:12 3 4 import numpy as np 5 impo ...
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2019-11-09 17:51:24
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论文 《 Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》通过CNN实现了文本分类。 论文地址: 666666 模型图： 模型解释可以看论文，给出code and comment: 1 # -*- coding: utf-8 -*- ...
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2019-11-09 15:57:40
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2019-10-21 09:46:29
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我的工程实践课题是《手写中文汉字识别》，涉及深度学习与神经网络方面的知识，因此这里我找了一份对路透社数据集进行文本分类的源码，对其代码规范和风格进行讨论。 1.结合工程实践选题相关的一套源代码，根据其编程语言或项目特点，分析其在源代码目录结构、文件名/类名/函数名/变量名等命名、接口定义规范和单元测 ...
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2019-10-10 23:07:20
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