保留初心，砥砺前行 SeqGAN这篇paper从大半年之前就开始看，断断续续看到现在，接下来的工作或许会与GAN + RL有关，因此又把它翻出来，又一次仔细拜读了一番。接下来...
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SeqGAN——对抗思想与增强学习的碰撞 -
如何感性地理解EM算法？
如果使用基于最大似然估计的模型，模型中存在隐变量，就要用EM算法做参数估计。个人认为，理解EM算法背后的idea，远比看懂它的数学推导重要。idea会让你有一个直观的感受，从...
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机器学习算法小结与收割offer遇到的问题
机器学习是做NLP和计算机视觉这类应用算法的基础，虽然现在深度学习模型大行其道，但是懂一些传统算法的原理和它们之间的区别还是很有必要的。可以帮助我们做一些模型选择。本篇博文就...
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回归系列之L1和L2正则化机器学习监督算法的基本思路是 让拟合的模型尽量接近真实数据， 换句更通俗的话, 要让我们的模型尽量简单又能很好的反应已知数据之间关系。在这个贴近的过程可能存在两个截然相反的问...
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[实用] 简书中如何编辑Latex数学公式
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