词向量表示方法: 离散表示:One-hot Representation NLP 相关任务中最常见的第一步是创建一个词表库并把每个词顺序编号。这实际就是词表示方法中的 One...
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来源: 生成模型与判别模型 一、决策函数Y=f(X)或者条件概率分布P(Y|X) 监督学习的任务就是从数据中学习一个模型(也叫分类器),应用这一模型,对给定的输入X预测相应的...
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来源:tensorflow学习笔记(八):dropouttensorflow:dropout我们都知道dropout对于防止过拟合效果不错 dropout一般用在全连接的部分...
来源:tensorflow学习笔记(五):变量保存与导入如何使用tensorflow内置的参数导出和导入方法:基本用法如果你还在纠结如何保存tensorflow训练好的模型参...
来源:tensorflow学习笔记(四):激活函数
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来源:tensorflow学习笔记(二):tensor 变换矩阵操作 第二个参数是axis,如果为0的话,res[i]=∑ja[j,i]即(res[i]=∑a[:,i]), ...
学习Tensorflow第一课:
原文决策树是一种树形结构,其中每一个内部节点表示在一个特征(属性)上的测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶子节点代表一种类别。决策树学习是一种归纳学习,从一堆数据中归纳出一...
链接:1. 线性回归总结2. 正则化3. 逻辑回归4. Boosting5. Adaboost算法 转自:原地址提升方法(boosting)是一种常用的统计学习方法,应用广泛...
Shell脚本,就是利用Shell的命令解释的功能,对一个纯文本的文件进行解析,然后执行这些功能,也可以说Shell脚本就是一系列命令的集合。Shell可以直接使用在win/...
链接:1. 线性回归总结2. 正则化3. 逻辑回归4. Boosting5. Adaboost算法 模型来源 提升算法是常用的有效的统计学习算法,属于迭代算法,它通过不断地使...
链接:1. 线性回归总结2. 正则化3. 逻辑回归4. Boosting5. Adaboost算法 线性回归是通过拟合来达到目的,而逻辑回归呢侧重的是探寻概率,它不去寻找拟合...
链接:1. 线性回归总结2. 正则化3. 逻辑回归4. Boosting5. Adaboost算法 一. 过拟合 从下图中可以看出在这三种拟合线条中一般线性拟合效果最差,只是...
链接:1. 线性回归总结2. 正则化3. 逻辑回归4. Boosting5. Adaboost算法 一. 模型介绍 线性回归简而言之就是在平面中用一条直线去拟合一些点数据,在...