介绍 RNN（Recurrent Nueral Network, 循环神经网络），自然语言处理常用的一种神经网络类型。因为它的输入和输出（通常为时间序列）是可变长的，详细介绍...
发简信
IP属地：广东
-
【Tensorflow学习】练习1：使用RNN生成古诗词
-
机器学习笔记（19）：特征选择与转换本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第19篇，介绍了数据前处理的方法—特征选择和特征转换。 为什么需要特征选择 特征选择之所以重要，有两个原因，一个源...
-
产品的持续交付与DevOps
概要：在产品交付的每个阶段，需要设计好每个阶段的环境、人员配置和决策卡点。其中，在每个决策上，为了保证质量和进度，需要对技术的可实现性和功能的友好性进行充分思考，实现两者的互...
-
机器学习笔记（18）：特征缩放本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第18篇，介绍了数据前处理的方法—特征缩放。 特征缩放（Feature Scaling）特征缩放是对数据特征进行前处...
-
机器学习笔记（17）：聚类（2）
本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第17篇，介绍了什么是聚类（2），介绍软聚类（高斯混合聚类模型）。 正态分布回顾软聚类牵扯到一个非常有趣的概率学知识...
-
机器学习笔记（16）：聚类（1）本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第16篇，介绍了什么是聚类（1），介绍K-均值、单链路聚类和基于密度的聚类三种。 K-均值（K-Means）K-均值...
-
机器学习笔记（15）：非监督学习与聚类本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第15篇，介绍了什么是非监督学习和聚类。 非监督学习非监督学习是机器学习的一种方法，而且非常重要，因为现实生活中，我...
-
机器学习笔记（14）：集成学习本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第14篇，介绍了监督学习中的集成学习。 什么是集成学习如果我们要对邮件进行判断，是否属于垃圾邮件。首先，我们有一大堆...
-
机器学习笔记（13）：贝叶斯学习（3）本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第12篇，介绍了监督学习中的贝叶斯学习模型（3）。 联合分布在现实生活中，我们会对关联的几个随机变量感兴趣。例如，一...
-
机器学习笔记（12）：贝叶斯学习（2）
本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第12篇，介绍了监督学习中的贝叶斯学习模型（2）。 在贝叶斯学习模型（1）中，介绍了贝叶斯规则（定理）。这里进一步地...
-
机器学习笔记（11）：贝叶斯学习（1）本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第11篇，介绍了监督学习中的贝叶斯学习模型（1）。 朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一个分类模型，如下图所示，有正反两类样本数...
-
机器学习笔记（10）：支持向量机本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第10篇，介绍了监督学习中的支持向量机。 支持向量机支持向量机是一种分类模型，它是在给定的有两个类别的数据集下，寻找...
-
机器学习笔记（9）：Logistic回归
本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第9篇，介绍了监督学习中的Logistic回归。 Logistic回归 Logistic回归虽然带有回归两字，但它...
-
机器学习笔记（8）：感知器本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第8篇，介绍了监督学习中的感知器。 感知器感知器如下图所示。 是输入，它们分别乘以一个权重后相加，然后与一个阈值相比...
-
机器学习笔记（7）：K近邻本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第7篇，介绍了监督学习中的K近邻模型。 K近邻 K近邻模型理解起来非常简单。假设我们已经知道下面地图中红点、蓝点和绿...
-
机器学习笔记（6）：决策树本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第6篇，介绍了监督学习中的决策树模型。 决策树 决策树是监督学习中的分类模型的一种。关于分类模型，我们先了解下面的的...
-
机器学习笔记（5）：线性回归本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第5篇，介绍了监督学习中的线性回归模型。 线性回归回归这一个概念，在百度百科的解释是“发生倒退或表现倒退；常指趋于接...
-
机器学习笔记（4）：监督学习
本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第4篇，介绍了什么是监督学习。 监督学习（Supervised Learning） 监督学习是机器学习的一种分类，“...
-
机器学习笔记（3）：误差、复杂度曲线、学习曲线等
本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第3篇，介绍了模型的误差类型、误差的由来、找到模型适合的参数、以及避免欠拟合和过拟合的方法。 1.诊断误差 1.1....
-
如何在微信公众号的文章中插入数学公式微信公众号里的编辑器里是不能直接输入数学公式，那么如何实现数学公式的输入呢？ 有效的办法就是先使用数学公式编辑器生成需要的数学公式，然后再把数学公式截图，通过插入图片的方式放...