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    機(jī)器學(xué)習(xí)算法深度總結(jié)

    接觸機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)間也不短了, 趁國慶放假, 做一下深度整理. 1. 大綱 若想在企業(yè)勝任算法相關(guān)崗位知識(shí), 除了掌握常見算法, 會(huì)背后數(shù)學(xué)原理外, 還需要掌握算法優(yōu)化, 特征工...

  • 機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)&深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)資料(Chapter 1)

    機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)&深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)資料(Chapter 1) 注:機(jī)器學(xué)習(xí)資料篇目一共500條,篇目二開始更新 希望轉(zhuǎn)載的朋...

  • NLP常用專業(yè)術(shù)語

    常用概念: 自然語言處理(NLP) 數(shù)據(jù)挖掘 推薦算法 用戶畫像 知識(shí)圖譜 信息檢索 文本分類 常用技術(shù): 詞級(jí)別:分詞(Seg)繁涂,詞性標(biāo)注(POS)拱她,命名實(shí)體識(shí)別(NER)...

  • Python | Python 資源

    Python 資源 我想很多程序員應(yīng)該記得 GitHub 上有一個(gè) Awesome - XXX 系列的資源整理。awesome-python是 vinta 發(fā)起維護(hù)的 Pyt...

  • 你好 方便給下數(shù)據(jù)集嗎矿酵?

    實(shí)例(1)——特征工程

    前言:機(jī)器學(xué)習(xí)工程師一半的時(shí)間花在數(shù)據(jù)的清洗唬复、特征選擇、降維等數(shù)據(jù)處理上面坏瘩,下面就以郵件過濾系統(tǒng)為例盅抚,介紹一下機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建前的一些非常重要的工作漠魏。 收集數(shù)據(jù) 不同的項(xiàng)目有...

  • 你好 方便給下數(shù)據(jù)集嗎倔矾?

    機(jī)器學(xué)習(xí)(17)——GMM算法

    前言:介紹一下EM算法的簡(jiǎn)單應(yīng)用 算法流程 先從一個(gè)簡(jiǎn)單的例子開始:隨機(jī)選擇1000名用戶,測(cè)量用戶的身高柱锹;若樣本中存在男性和女性哪自,身高分別 服從高斯分布N(μ1,σ1)和N...

  • 你好 方便給下數(shù)據(jù)集嗎?

    機(jī)器學(xué)習(xí)(19)——特征工程

    前言:特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)的重點(diǎn)禁熏,他直接影響著模型的好壞壤巷。 數(shù)據(jù)收集 在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)之前,收集數(shù)據(jù)的過程中瞧毙,我們主要按照以下規(guī)則找出我們所需 要的數(shù)據(jù): 業(yè)務(wù)的實(shí)現(xiàn)需要哪些數(shù)據(jù)...

  • @飄涯 好的 謝謝:smiley:

    機(jī)器學(xué)習(xí)(12)——隨機(jī)森林

    前言:前面已經(jīng)介紹了的幾種算法胧华,應(yīng)該對(duì)算法有了一個(gè)基本的認(rèn)識(shí)了寄症,本章主要是在前面已經(jīng)學(xué)到的基礎(chǔ)上,對(duì)前面的算法模型進(jìn)行整合操作矩动,訓(xùn)練出效果更好的分類器模型有巧。 集成學(xué)習(xí) 集成學(xué)...

  • 你好 給的網(wǎng)址下載的數(shù)據(jù)集不對(duì)的

    機(jī)器學(xué)習(xí)(12)——隨機(jī)森林

    前言:前面已經(jīng)介紹了的幾種算法,應(yīng)該對(duì)算法有了一個(gè)基本的認(rèn)識(shí)了悲没,本章主要是在前面已經(jīng)學(xué)到的基礎(chǔ)上篮迎,對(duì)前面的算法模型進(jìn)行整合操作,訓(xùn)練出效果更好的分類器模型示姿。 集成學(xué)習(xí) 集成學(xué)...

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