發(fā)簡信
IP屬地：吉林
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論文閱讀：Learning Memory Access Patterns這篇文章如題所示但荤，使用深度學習模型來學習程序的內(nèi)存存取模式罗岖，從而準確有效的進行memory prefetching涧至。 背景 先來看一下為什么需要...
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理解方差與偏差分解
假設(shè)存在一個真實（但未知）的的分布南蓬，它輸出帶有噪聲的數(shù)據(jù)。我們用由產(chǎn)生的集合中的個樣本來估計哑了，待估計的模型表示為赘方。估計算子的有效性可以用真實分布...
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論文閱讀：Automatically Labeled Data Generation for Large Scale Event Extraction
簡介 這篇文章關(guān)注對event extraction提供標注數(shù)據(jù)的方法。傳統(tǒng)的hand-labeled的訓練數(shù)據(jù)非常昂貴弱左，并且event覆蓋的非...
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貝葉斯決策理論
Bayesian Bayes's Theorem prior: likelihood: posterior: Optimal Bayes Dec...
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決策樹
理論 什么是決策樹？ 決策樹內(nèi)部節(jié)點表示一個特征或?qū)傩圆鸹穑~節(jié)點表示一個類跳夭，進行分類時们镜，從根節(jié)點開始币叹，對實例的某一特征進行測試，根據(jù)測試結(jié)果模狭，將實...
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數(shù)據(jù)挖掘-認識數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)對象與屬性類型 數(shù)據(jù)集由數(shù)據(jù)對象組成。一個數(shù)據(jù)對象代表一個實體嚼鹉。例如銷售數(shù)據(jù)庫中贩汉，對象可以是顧客、商品匹舞。屬性是一個數(shù)據(jù)字段，表示數(shù)據(jù)對象的一...
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樸素貝葉斯法
理論 公式推導 樸素貝葉斯法是基于貝葉斯定理和特征條件獨立假設(shè)的分類方法宴树，即對給定的輸入 策菜，預測其類別 。此方法的思路是首先由訓練數(shù)據(jù)計算 和...