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字符级中文文本分类-CNN基于TensorFlow实现
基于CNN的文本分类问题已经有了一定的研究成果：CNN做句子分类的论文:ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification。以及字符级CNN的论文...- 1年前
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编程语言有上千种，但是流行的不过10来种，那些我们经常使用的编程语言都是谁在什么时候创造出来的呢？一起来看看。1880年约瑟夫·玛丽·雅卡尔设计出人类历史上首台可设计织布机--雅卡尔织布机，对将来发展...
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一个应用于物体识别的迁移学习工具链
迁移学习指的是，通过对预训练模型的参数进行微调，将训练好的模型应用到相似或者只有细微差异的不同任务中。通过这个方法，我们可以基于一些性能顶尖的深度学习模型得到别的高性能模型。尽管听上去较为简单，迁移学...- 1年前
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数据有限如何应用深度学习？
我觉得人工智能就像是去建造一艘火箭飞船。你需要一个巨大的引擎和许多燃料。如果你有了一个大引擎，但燃料不够，那么肯定不能把火箭送上轨道；如果你有一个小引擎，但燃料充足，那么说不定根本就无法成功起飞。所以...- 1年前
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前段时间阅读了JiweiLi等人在EMNLP2015上发表的论文《WhenAreTreeStructuresNecessaryforDeepLearningofRepresentations?》。该文...
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scikit-learn中随机森林(RF)和梯度提升决策树(GBDT)的参数调优
1RandomForest和GradientTreeBoosting参数详解2如何调参？2.1调参的目标：偏差和方差的协调2.2参数对整体模型性能的影响2.3一个朴实的方案：贪心的坐标下降法2.3.1...- 1年前
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Mobileye/Drive.ai/特斯拉/Waymo/通用 自动驾驶最新大事件盘点
自卡尔·弗里德里希·本茨发明出第一台现代汽车，便注定成为载入史册的人。现在，坐过汽车的人要以百亿计数，而如果有正常成年人不知道汽车是什么，那肯定是天方夜谭。进入现代以来，汽车的发展又面临着两次重大变革...- 1年前
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自然语言处理：词频-逆文本词频（TF-IDF）干货分享
前言在文本挖掘预处理中，在向量化后一般都伴随着TF-IDF的处理。什么是TF-IDF，为什么一般需要加这一步预处理呢？这里就对TF-IDF的原理做一个总结。文本向量化存在的不足在将文本分词并向量化后，...- 1年前
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基于Tensorflow的神经网络解决用户流失概率问题
前言用户流失一直都是公司非常重视的一个问题，也是AAARR中的Retention的核心问题，所以各大算法竞赛都很关注。比如最近的：KKBOX的会员流失预测算法竞赛（https://www.kaggle...- 1年前
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基本的类方法__new__(cls[,...])#1.__new__是在一个对象实例化的时候所调用的第一个方法#2.它的第一个参数是这个类，其他的参数是用来直接传递给__init__方法#3.__ne...
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马尔科夫决策过程之Markov Reward Process（马尔科夫奖励过程）
本文我们总结一下马尔科夫决策过程之MarkovRewardProcess（马尔科夫奖励过程），valuefunction等知识点。1MarkovRewardProcess马尔科夫奖励过程在马尔科夫过程...- 1年前
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机器学习之最大熵模型详解
前言最大熵模型(maximumentropymodel，MaxEnt)也是很典型的分类算法，和逻辑回归类似，都是属于对数线性分类模型。在损失函数优化的过程中，使用了和支持向量机类似的凸优化技术。理解了...- 1年前
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Google人工智能面试·真题（附参考答案+攻略）
可能每个程序猿，都想过加入Google。然而想要“应试”成功，考验的不仅仅是开发人员的编程技术，还能侧面考验着参赛者的渠道来源是否广泛、背景力量是否强大、脑洞回路是否清奇……不过，梦是要做的，简历是要...- 1年前
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MIT：自动驾驶系统也能拨开迷雾，看清物体
△利用水箱和不同浓度的雾来测试系统雾天驾驶一直是自动驾驶汽车导航系统面对的重要问题。麻省理工学院(MIT)的研究团队开发了一套基于LIDAR的深度感知系统，就算物体隐藏在人类肉眼难以望穿的浓雾背后，系...- 1年前
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位置映射图网络（PRN）是一种端到端的使用联合回归解决稠密排列和3D人脸重建的方法。本文将对PRN方法进行简要的解释，并介绍其在计算机视觉中的应用，最后附上开源代码和操作方法。想象一下在未来，我们在远...
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一、生成数据表1、首先导入pandas库，一般都会用到numpy库，所以我们先导入备用：importnumpyasnpimportpandasaspd2、导入CSV或者xlsx文件：df=pd.Dat...
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目前，很多机器学习项目的模型选择开始转向自动化，而特征工程仍然主要以人工为主。这个过程的重要性可能比模型选择更重要，人工得到的特征总带有一定的局限性。在本文中作者将为我们介绍如何使用FeatureTo...
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[译] 给初学者的深度学习简介
深度学习是计算机领域中目前非常火的话题，不仅在学术界有很多论文，在业界也有很多实际运用。本篇博客主要介绍了三种基本的深度学习的架构，并对深度学习的原理作了简单的描述。翻译自：原文地址简介机器学习技术在...- 1年前
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1、什么是lambda函数？它有什么好处?解析：lambda表达式，通常是在需要一个函数，但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用，也就是指匿名函数lambda函数：首要用途是指点短小的回调函数lam...
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他说他在给人生做减法，他其实只是在被岁月扒光。美好的生活是，一个巨大而美好的悬念+一切都被妥帖安放。如果你见到一帮聪明人在做看起来不那么聪明的事情，他们要么很傻逼，要么很牛逼。房间里有一个角落亮了，即...
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