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2019-01-21 11:11:35
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上周一个叫 Abhishek Thakur 的数据科学家,在他的 Linkedin 发表了一篇文章 Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem,介绍他建立的一个自动的机器学习框架,几乎可以解决任何机器学习问题,项目很快也会发布出来。 这篇文章迅 ...
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2019-01-19 18:46:39
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原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/feature-crosses/ 1- 对非线性规律进行编码 特征组合是指通过将两个或多个输入特征相乘来对特征空间中的非线性规律进行编码的合成特征。通过创建一个特征组合可 ...
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2019-01-19 11:09:22
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Planar data classification with one hidden layer 你会学习到如何: 用单隐层实现一个二分类神经网络 使用一个非线性激励函数,如 tanh 计算交叉熵的损失值 实现前向传播和后向传播 用单隐层实现一个二分类神经网络 使用一个非线性激励函数,如 tanh ...
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2019-01-18 21:51:26
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A Data Science Framework: To Achieve 99% Accuracy https://www.kaggle.com/ldfreeman3/a-data-science-framework-to-achieve-99-accuracy/notebook 额,总共花了2天时 ...
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2019-01-18 20:37:46
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开山之作: 《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》(NIPS) http://export.arxiv.org/pdf/1312.5602 《Human-level control through deep reinforcementlear ...
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2019-01-18 13:58:03
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https://blogs.msdn.microsoft.com/dotnet/2019/01/10/announcing-ml-net-0-9-machine-learning-for-net/ https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName ...
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2019-01-18 12:57:04
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1. 设计并实现large scale, distributed deep learning inference platform API Server, CLI (FLask, Mysql) 1. 2. 接入公司CAS,实现用户鉴权 (CAS SSO) 3. ModelZoo (Flask, OS ...
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2019-01-18 10:14:53
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前4篇,我们都是假设动作值函数Q是一张大表,状态-动作对都是一一对应的。这对于现实应用状态动作空间很大的情况来说,计算量就非常的大,甚至根本无法求解这样一张大表。因此,我们引入状态值函数v,由参数$\bf{w}$描述,我们希望, \[\hat v(s,{\bf{w}}) \approx {v_\pi ...
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2019-01-17 23:54:34
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原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/representation/ 1- 特征工程 机器学习的关注点是特征表示,也就是说,开发者通过添加和改善特征来调整模型。 将原始数据映射到特征 左侧表示来自输入数据源的 ...
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2019-01-17 01:15:45
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