240 发简信
豪_34bf
IP属地：广东
  • 120
    180
    豪_34bf
    记忆网络-End to end Memory Network

    基础Memory-network 传统的RNN/LSTM等模型的隐藏状态或者Attention机制的记忆存储能力太弱,无法存储太多的信息,很容易丢失一部分语义信息,所以记忆网...

    hiyoung
    9286 0 5
  • 180
    豪_34bf
    virtualenv-Python

    1.安装 2.查看操作 3.定位一个文件夹位置，即虚拟环境的目录 4.建立一个虚拟环境(xxx为文件名） 5.启动虚拟环境(xxx为文件名） 6.退出虚拟环境 7.包的导出(...

    53 0 0
  • 180
    豪_34bf
    A Neural Probabilistic Language Model

    理论知识：NNLM阅读笔记 代码实现：A Neural Probabilistic Language Model 论文阅读及实战

    87 0 0
  • 120
    180
    豪_34bf
    决策树

    1 概述 决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法。在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定...

    923 0 0
  • 120
    180
    豪_34bf
    最大熵

    1 概述 最大熵原理是一种选择随机变量统计特性最符合客观情况的准则，也称为最大信息原理。最大熵原理认为，学习概率模型时，在所有可能的概率模型（分布）中，熵最大的模型是最好的...

    1011 0 0
  • 180
    豪_34bf
    如何感性地理解EM算法？

    如果使用基于最大似然估计的模型，模型中存在隐变量，就要用EM算法做参数估计。个人认为，理解EM算法背后的idea，远比看懂它的数学推导重要。idea会让你有一个直观的感受，从...

    工程师milter
    66916 101 215 10
  • 180
    豪_34bf
    朴素贝叶斯

    1 概述 朴素贝叶斯（naïve Bayes）法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后...

    233 0 0
  • 120
    180
    豪_34bf
    逻辑回归模型

    1 概述 逻辑斯蒂回归，虽然这个算法从名字上来看，是回归算法，但其实际上是一个分类算法。逻辑斯蒂回归模型最早应用于种群生态学，但由于其优秀的性质，对于我们的分类问题，即已知许...

    2547 0 0
  • 180
    豪_34bf
    感知机

    感知机是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，将实例划分为正负两类。它基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。...

    176 0 0
  • 180
    豪_34bf
暂无个人介绍