發(fā)簡信
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virtualenv-Python
1.安裝 2.查看操作 3.定位一個文件夾位置脆荷，即虛擬環(huán)境的目錄 4.建立一個虛擬環(huán)境(xxx為文件名） 5.啟動虛擬環(huán)境(xxx為文件名） 6...
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A Neural Probabilistic Language Model
理論知識：NNLM閱讀筆記 代碼實現(xiàn)：A Neural Probabilistic Language Model 論文閱讀及實戰(zhàn)
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決策樹1 概述 決策樹（decision tree）是一種基本的分類與回歸方法窟却。在分類問題中蜜猾，表示基于特征對實例進(jìn)行分類的過程仍翰。它可以認(rèn)為是if-th...
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最大熵1 概述 最大熵原理是一種選擇隨機(jī)變量統(tǒng)計特性最符合客觀情況的準(zhǔn)則搂赋，也稱為最大信息原理乐疆。最大熵原理認(rèn)為叮趴，學(xué)習(xí)概率模型時，在所有可能的概率模型（...
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樸素貝葉斯
1 概述 樸素貝葉斯（na?ve Bayes）法是基于貝葉斯定理與特征條件獨立假設(shè)的分類方法友瘤。對于給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集翠肘，首先基于特征條件獨立假設(shè)學(xué)習(xí)...
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邏輯回歸模型1 概述 邏輯斯蒂回歸，雖然這個算法從名字上來看辫秧，是回歸算法束倍，但其實際上是一個分類算法。邏輯斯蒂回歸模型最早應(yīng)用于種群生態(tài)學(xué)盟戏，但由于其優(yōu)秀的性質(zhì)...
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感知機(jī)
感知機(jī)是二類分類的線性分類模型绪妹，其輸入為實例的特征向量，輸出為實例的類別柿究，將實例劃分為正負(fù)兩類邮旷。它基于誤分類的損失函數(shù)，利用梯度下降法對損失函...