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    xgboost如何處理缺失值

    通常情況下,我們?nèi)藶樵谔幚砣笔е档臅r(shí)候大多會(huì)選用中位數(shù)、均值或是二者的融合來對(duì)數(shù)值型特征進(jìn)行填補(bǔ),使用出現(xiàn)次數(shù)最多的類別來填補(bǔ)缺失的類別特征羊始。 很多的機(jī)器學(xué)習(xí)算法都無法提供缺...

  • CNN+LSTM論文翻譯

    17年interspeech論文地址 論文1(語音識(shí)別cnn+lstm) 摘要: 語言識(shí)別(LID)系統(tǒng)用于對(duì)給定音頻樣本中的口語進(jìn)行分類齐媒,并且通常是許多口語處理任務(wù)...

  • @0過把火0 大恩不言謝!;Q!

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  • 親赞别,可以把文章分享給我嗎犹芹?

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    第五章-挖掘建模

    經(jīng)過數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)預(yù)處理刁卜,得到了可以直接建模的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)和數(shù)據(jù)形式可以建立分類與預(yù)測(cè)曙咽、聚類分析蛔趴、關(guān)聯(lián)規(guī)則、時(shí)序模式和偏差檢測(cè)等模型例朱。 5.1 分類與預(yù)測(cè) 5.1.2 ...

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    【論文閱讀筆記】 Neural Relation Extraction with Selective Attention over Instances

    本文代碼 Embedding(嵌入)在數(shù)學(xué)上表示一個(gè)maping, f: X -> Y洒嗤, 也就是一個(gè)function箫荡,其中該函數(shù)是injective(就是我們所說的單射函數(shù),...

  • (轉(zhuǎn))注意力機(jī)制(Attention Mechanism)在自然語言處理中的應(yīng)用

    關(guān)鍵詞:注意力機(jī)制;Attention機(jī)制间唉;自然語言處理绞灼;NLP;原文鏈接地址近年來,深度學(xué)習(xí)的研究越來越深入呈野,在各個(gè)領(lǐng)域也都獲得了不少突破性的進(jìn)展低矮。基于注意力(attent...

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    論文筆記:Attention is all you need

    今天做完深度學(xué)習(xí)的論文分享玛追,將這篇論文記錄下來,以便日后回顧查看。PS:簡(jiǎn)書不支持 MathJax 編輯公式痊剖,簡(jiǎn)直悲傷的想哭泣韩玩,之后再上傳到farbox上好啦??論文原文:At...

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