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    記憶網(wǎng)絡(luò)-End to end Memory Network

    基礎(chǔ)Memory-network 傳統(tǒng)的RNN/LSTM等模型的隱藏狀態(tài)或者Attention機(jī)制的記憶存儲(chǔ)能力太弱,無(wú)法存儲(chǔ)太多的信息,很容易丟失一部分語(yǔ)義信息,所以記憶網(wǎng)...

  • virtualenv-Python

    1.安裝 2.查看操作 3.定位一個(gè)文件夾位置嘀略，即虛擬環(huán)境的目錄 4.建立一個(gè)虛擬環(huán)境(xxx為文件名） 5.啟動(dòng)虛擬環(huán)境(xxx為文件名） 6.退出虛擬環(huán)境 7.包的導(dǎo)出(...

  • A Neural Probabilistic Language Model

    理論知識(shí)：NNLM閱讀筆記 代碼實(shí)現(xiàn)：A Neural Probabilistic Language Model 論文閱讀及實(shí)戰(zhàn)

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    決策樹(shù)

    1 概述 決策樹(shù)（decision tree）是一種基本的分類與回歸方法诗越。在分類問(wèn)題中叔壤，表示基于特征對(duì)實(shí)例進(jìn)行分類的過(guò)程试浙。它可以認(rèn)為是if-then規(guī)則的集合，也可以認(rèn)為是定...

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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(jì)特性最符合客觀情況的準(zhǔn)則裸卫，也稱為最大信息原理哗蜈。最大熵原理認(rèn)為，學(xué)習(xí)概率模型時(shí)涝焙，在所有可能的概率模型（分布）中卑笨，熵最大的模型是最好的...

  • 如何感性地理解EM算法？

    如果使用基于最大似然估計(jì)的模型仑撞，模型中存在隱變量赤兴，就要用EM算法做參數(shù)估計(jì)。個(gè)人認(rèn)為隧哮，理解EM算法背后的idea桶良，遠(yuǎn)比看懂它的數(shù)學(xué)推導(dǎo)重要。idea會(huì)讓你有一個(gè)直觀的感受沮翔，從...

  • 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(dú)立假設(shè)的分類方法陨帆。對(duì)于給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，首先基于特征條件獨(dú)立假設(shè)學(xué)習(xí)輸入/輸出的聯(lián)合概率分布采蚀；然后...

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    邏輯回歸模型

    1 概述 邏輯斯蒂回歸疲牵，雖然這個(gè)算法從名字上來(lái)看，是回歸算法榆鼠，但其實(shí)際上是一個(gè)分類算法纲爸。邏輯斯蒂回歸模型最早應(yīng)用于種群生態(tài)學(xué)，但由于其優(yōu)秀的性質(zhì)璧眠，對(duì)于我們的分類問(wèn)題缩焦，即已知許...

  • 感知機(jī)

    感知機(jī)是二類分類的線性分類模型读虏，其輸入為實(shí)例的特征向量，輸出為實(shí)例的類別袁滥，將實(shí)例劃分為正負(fù)兩類盖桥。它基于誤分類的損失函數(shù)，利用梯度下降法對(duì)損失函數(shù)進(jìn)行極小化题翻，求得感知機(jī)模型揩徊。...

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