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在知乎上看见这么一个问题：既然赌博每局的胜率为50%，为何最终有那么多人会赌到倾家荡产？似乎挺有道理的，有人就是想不通，胜率50%，长期应该是各有胜负，为何会有人倾家荡产，对于这个问题我们不妨用Pyt...
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前言在做文本挖掘的时候，首先要做的预处理就是分词。英文单词天然有空格隔开容易按照空格分词，但是也有时候需要把多个单词做为一个分词，比如一些名词如“NewYork”，需要做为一个词看待。而中文由于没有空...
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在神经网络中，系统的学习过程一般是由训练算法所主导。而现如今有许多不同的学习算法，它们每一个都有不同的特征和表现。因此本文力图描述清楚五大学习算法的基本概念及优缺点，给读者们阐明最优化在神经网络中的应...
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在文章（TensorFlow实战：SoftMax手写体MNIST识别（Python完整源码））中，我们MNIST手写体识别数据集，使用TensorFlow构建了一个softMAX多分类器，达到了91%...
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机器学习中的单一评价指标
前言在使用机器学习，通常都会面对一种情况，面对众多的模型和众多的性能指标，究竟应该如何来选择模型。本篇文章主要就是介绍，如何利用单一评估指标来选择模型，主要内容来自于deeplearnai视频教程。单...- 1年前
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最强中文NLP预训练模型艾尼ERNIE官方揭秘【附视频】
“最近刚好在用ERNIE写毕业论文”“感觉还挺厉害的”“为什么叫ERNIE啊，这名字有什么深意吗？”“我想让艾尼帮我写作业”看了上面火热的讨论，你一定很好奇“艾尼”、“ERNIE”到底是个啥？自然语言...- 1年前
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不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。1.C4.5C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其...
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深度学习已经成熟到可以教给高中生了么?(转载)
我思考的这个问题，源于不久前我收到的一封来自某大公司产品经理的邮件。我喜欢将私人通讯邮件公开于众，所以我将邮件内容摘在下面：来自:M.你好Ali,...你如何训练团队里的年轻成员，使得他们有更好的直觉...- 1年前
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使用sphinx快速为你python注释生成API文档
sphinx简介sphinx是一种基于Python的文档工具，它可以令人轻松的撰写出清晰且优美的文档，由GeorgBrandl在BSD许可证下开发。新版的Python3文档就是由sphinx生成的，并...- 1年前
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NLPIR大数据语义智能分析平台
NLPIR大数据语义智能分析平台由北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室（BigDataSearchandMiningLab.BDSM@BIT）张华平博士主导。张华平博士最广为人知的产品是ICTCLAS中...- 1年前
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自然语言处理之分词原理
前言在做文本挖掘时，首先要做的预处理就是分词。英文单词天然有空格隔开容易按照空格分词，但有时也需要把多个单词做为一个分词，比如一些名词如“NewYork”，需要做为一个词看待。而中文由于没有空格，分词...- 1年前
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详解计算机视觉五大技术：图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割和实例分割
目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语...- 1年前
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在这个Keras教程中，您将发现开始使用深度学习和Python是多么容易。您将使用Keras深度学习库来在自定义图像数据集上训练您的第一个神经网络，并且您也将实现第一个卷积神经网络（CNN）。这个指南...
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信息检索系统（如搜索引擎）的评价一般有这两种指标：1、检索结果的相关性（precision）2、系统检索多少真正相关的内容（recall）飞机和大雁的故事假设下面有一个由飞机和大雁组成的图像数据集。你...
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为什么需要机器学习？有些任务直接编码较为复杂，我们不能处理所有的细微之处和简单编码，因此，机器学习很有必要。相反，我们向机器学习算法提供大量数据，让算法不断探索数据并构建模型来解决问题。比如：在新的杂...
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经典博客——了解LSTM网络
循环神经网络人类不会每时每刻从头开始思考。当你读这篇文章时，你会根据你对以前单词的理解来理解每一个单词。你不需要抛开一切，从头思考，因为你的思维是持续的。传统的神经网络不能做到这一点，这似乎是一个明显...- 1年前
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接上一篇tensorflow基础模型之线性回归，这篇是基础模型中的逻辑回归模型。其中数据来自经典的MNIST手写数字数据集。from__future__importprint_functionimpo...
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卷积神经网络百科全书，带你全方位认识CNN
深度卷积神经网络是这一波AI浪潮背后的大功臣。虽然很多人可能都已经听说过这个名词，但是对于这个领域的相关从业者或者科研学者来说，浅显的了解并不足够。近日，约克大学电气工程与计算机科学系的IsmaHad...- 1年前
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用深度学习做语音识别
吴恩达曾经预测当语音识别的准确率从95%上升到99%时，语音识别将会成为人类与计算机交互的新方式。归功于深度学习，这4%的准确率的提升使得语音识别从难以实际应用的技术变成有无限的应用潜力的技术。本文深...- 1年前
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OpenAI详解：攻击者如何使用「对抗样本」攻击机器学习
导语：一般来说，对抗样本（adversarialexamples）是机器学习模型的输入，攻击者故意设计它们以引起模型出错;它们就像是机器的视觉错觉。这篇文章中，将展示对抗样本是如何在不同的媒介上发挥作...- 1年前
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