資料分類與排序隨記
分類問題中如果資料量不大的情況下用SVM會多一些。 做排序的話用LR和NN比較多,像GBDT這種模型也是可以輸出概率值。 在噪聲的影響下,閾值y會有很多的浮動,如
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對於 $V$ 中向量的一個指標集 $\{\boldsymbol v_1, \cdots, \boldsymbol v_p\}$,如果 \begin{equation} c_1 \boldsym
本文( 《三種提升一對多多語言翻譯策略》 )是搜狗和中科院自動化所合作發表在 EMNLP 2018 上的工作。搜狗翻譯目前採用業界領先的神經網路機器翻譯框架支援 60 種以上不同語言之間的互譯,考慮
線上性代數的應用中,$\mathbb{R}^n$ 的子空間通常由以下兩種方式產生:(1)作為齊次線性方程組的解集;(2)作為某些確定向量的線性組合的集合。 Contents 1. 矩陣的零空間
在傳統機器學習方法,支援向量機算是比較厲害的方法,但是計算過程非常複雜。軟間隔支援向量機通過減弱了其約束,使計算變得簡單。 操作步驟 匯入所需的包。 import tensorflow as tf
1:優化器 。機器學習訓練的目的在於更新引數,優化目標函式,常見優化器有SGD,Adagrad,Adadelta,Adam,Adamax,Nadam。其中SGD和Adam優化器是最為常用的兩種優化器,SGD
京東資料團隊曾經出了一片關於對話系統的論文《A Survey on Dialogue Systems:Recent Advances and New Frontiers(智慧對話系統調查:前沿與進展)》,全文引
對於本次基於卷積神經網路識別驗證碼有著非常大的興趣,所以嘗試性地去做了測試,過程當中踩了不少坑,也參考了許多前輩的部落格和教程,最終識別率可達到98.25% 一、下圖是訓練的過程:
1.向量介紹 計算機程式主要執行在記憶體中,而記憶體在邏輯上可以被看做是連續的地址。為了充分利用這一特性,在主流的程式語言中都存在一種底層的被稱為陣列(Array) 的資料結構與之對應。在使用陣列
上一篇文章介紹了 Google 最新的BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ,這個模型在 11 個 NL
車牌識別大體上需要經歷過Sobel定位、顏色定位、SVM對定位來的候選車牌進行評測,給出評分,最後通過提取HOG特徵按照訓練模型進入ANN識別。 這一章節介紹 定位相關的邏輯程式碼,其中定位用到 Sobe
本文將介紹一門叫作 Web High Level Shading Language(WHLSL,發音為“whistle”)的新 Web 圖形著色語言。它對 HLSL 進行了擴充套件,變得更安全、更可靠。 背
以下是Coursera上的How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers課程筆記。 閱讀原文,獲取jupyter noteboo
關於作者: 肖涵博士,bert-as-service 作者。現為騰訊 AI Lab 高階科學家、德中人工智慧協會主席。 肖涵的 Fashion-MNIST 資料集已成為機器學習基準集,在 Githu
polyva() 多項式計算在理工科教學、科研中有著特殊地位和意義。matlab 作為重要的工程計算軟體也給出了相應的計算指令來完成這一工作。其中就有多項式求值 polyval 函式,其呼叫格式為: y