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K近鄰法算法簡介 給定一個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集歌懒，對新的輸入實(shí)例辕坝，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中找到與該實(shí)例最鄰近的k個實(shí)例，這k個實(shí)例的多數(shù)屬于某個類痕钢，就把該輸入實(shí)例分為這個類。...
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邏輯回歸邏輯回歸模型 g代表邏輯函數(shù)，常用的邏輯函數(shù)為sigmoid函數(shù)蚣录，如下： h0(x)大于等于0.5時(shí)，預(yù)測為1眷篇；h0(x)小于0.5時(shí)萎河，預(yù)測為0...
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線性回歸線性回歸模型 x1,x2...是我們所選取的特征，h(x)是我們所建立的模型，其中有n+1個參數(shù)公壤。令x0=1,則 損失函數(shù) 作為損失函數(shù)换可，我們的...
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Attention機(jī)制簡介
概括地說，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)預(yù)測任務(wù)時(shí)厦幅，引入Attention（注意力）機(jī)制能使訓(xùn)練重點(diǎn)集中在輸入數(shù)據(jù)的相關(guān)部分沾鳄，而不是無關(guān)部分。 比如說确憨，你將很長...
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Seq2Seq模型簡介
Seq2Seq模型是RNN最重要的一個變種：N vs M（輸入與輸出序列長度不同）译荞。 這種結(jié)構(gòu)又叫Encoder-Decoder模型。 原始的N...
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CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 在利用全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像分類時(shí)休弃，網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元與相鄰的層上的每個神經(jīng)元均連接： 輸入層代表每個像素吞歼，這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)未考慮每個像...
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K-Means聚類算法原理簡介 對于給定的樣本集，按照樣本之間的距離大小塔猾，將樣本集劃分為K個簇篙骡。讓簇內(nèi)的點(diǎn)盡量緊密的連在一起，而讓簇間的距離盡量的大丈甸。 如果用數(shù)據(jù)表達(dá)...
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信息增益法
信息熵 在文本分類中糯俗，假設(shè)文本共k類，每類出現(xiàn)的概率是： 其中每個類別的信息熵計(jì)算公式： 信息熵代表了不不確定性睦擂，不確定性越大得湘，信息熵越大。 假...
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情感傾向PMI算法
點(diǎn)互信息算法（PMI） 基本思想：是統(tǒng)計(jì)兩個詞語在文本中同時(shí)出現(xiàn)的概率顿仇，如果概率越大淘正，其相關(guān)性就越緊密，關(guān)聯(lián)度越高臼闻。 PMI > 0鸿吆；兩個詞語是...