上一篇 斯坦福大学NLP-cs224课程笔记2：词向量 介绍了 Word2vec 模型的基本思想，得到目标函数，给定中心词求上下文概率，最后还说到用 negative sampling 方法优化目标函数，常见的 Word2vec的两种形式：Skip-Gram，CBOW模型。
真味是淡至如常。 KNN图像分类 链接 摘自大佬的笔记，拿来细细品味,别是一番滋味。 import numpy as np import os import pickle import matplotlib.pyplot as plt import h5py import scipy from PIL import Image from scipy import ndimage def distance(X_test, X_train): """ 输入: X_test -- 由nu
学习如何用神经网络的思维模式提出机器学习问题、如何使用向量化加速你的模型。 先介绍一些名词 training set (训练集) feature vector(特征向量) classifier(分类器) calculus（微积分） 循环（loop） 数据集（datasets） vectorization (向量化) matrix(矩阵) vector(向量) 本周用到的一些符号【Notation】 （x,y）表示一个单独的样本 x是xn维的特征向量 标签y值为0/1 训练集由m个训练样本构成 (x^
一、近邻算法(Nearest Neighbors) 1、近邻算法的概念 近邻算法(Nearest Neighbors)是一种典型的非参模型，与生成方法(generalizing method)不同的
K最近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种简单而有效的监督学习算法，常用于分类和回归问题。本文将介绍KNN算法的原理、实现步骤以及如何使用Python进行KNN的编程实践。
当实现一个神经网络的时候，我们需要知道一些非常重要的技术和技巧。例如有一个包含$m$个样本的训练集，你很可能习惯于用一个for循环来遍历训练集中的每个样本，但是当实现一个神经网络的时候，我们通常不直接使用for循环来遍历整个训练集
作者 | 天雨粟 整理 | AI100（rgznai100） 原文 - https://zhuanlan.zhihu.com/p/27296712 前言 上一篇的专栏介绍了Word2Vec中的Skip-Gram模型(https://zhuanlan.zhihu.com/p/27234078)，如果看过的小伙伴可以直接开始动手用TensorFlow实现自己的Word2Vec模型，本篇文章将利用TensorFlow来完成Skip-Gram模型。还不是很了解Skip-Gram思想的小伙伴可以先看一下上一篇的专
本文作者： wopon_ 来源：36大数据 本文长度为1500字，建议阅读4分钟 这篇文章适合那些刚接触Kaggle、想尽快熟悉Kaggle并且独立完成一个竞赛项目的网友，对于已经在Kaggle上参赛过的网友来说，大可不必耗费时间阅读本文。本文分为两部分介绍Kaggle，第一部分简单介绍Kaggle，第二部分将展示解决一个竞赛项目的全过程。如有错误，请指正! 1、Kaggle简介 Kaggle是一个数据分析的竞赛平台，网址：https://www.kaggle.com/ 企业或者研究者可以将数据、问题
机器学习（五） ——k-近邻算法进一步探究 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 现采用k-近邻算法，进行分类应用。数据源采用《机器学习实战》提供的数据集，其中每个样本有3个特征值，约有1000个样本。 k近邻算法的基本思想，是根据现有的训练集，当新增一个需要判断的元素时，会计算该元素分别与现有的每个训练样本的距离。距离的计算公式是将该元素的3个特征值（本次实验是3个特征值），分别与每个样本3个对应特征值计算平方差，得到结果。距离公式如下图所示： 二、优化——归一化数值 1、背景 由于不同特征值对应
机器学习（五）——k-近邻算法进一步探究 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 现采用k-近邻算法，进行分类应用。数据源采用《机器学习实战》提供的数据集，其中每个样本有3个特征值，约有10
K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。 它没有训练的过程，它的学习阶段仅仅是把样本保存起来，等收到测试集之后再进行处理，属于“懒惰学习”。反之，在训练阶段就对样本进行学习的算法属于“急切学习”。 它本质上是衡量样本之间的相似度。
机器学习: 机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单的说，就是计算机从数据中学习规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。
目录[-] 前言 分类（Classification）是数据挖掘领域中的一种重要技术，它从一组已分类的训练样本中发现分类模型，将这个分类模型应用到待分类的样本进行预测。 当前主流的分类算法有:朴素贝叶斯分类(Naive Bayes)、支持向量机(SVM)、KNN（K-Nearest Neighbors）、神经网络(NNet)、决策树(Decision Tree)等等。 KNN算法是一个理论上比较成熟的方法，最初由Cover和Hart于1968年提出，思路非常简单直观，易于快速实现。 基本思想 如下图所示
导读：本次分享的主题为推荐系统中模型训练及使用流程的标准化。在整个推荐系统中，点击率 ( CTR ) 预估模型是最为重要，也是最为复杂的部分。无论是使用线性模型还是当前流行的深度模型，在模型结构确定后，模型的迭代主要在于特征的选择及处理方面。因而，如何科学地管理特征，就显得尤为重要。在实践中，我们对特征的采集、配置、处理流程以及输出形式进行了标准化：通过配置文件和代码模板管理特征的声明及追加，特征的选取及预处理等流程。由于使用哪些特征、如何处理特征等流程均在同一份配置文件中定义，因而，该方案可以保证离线训练和在线预测时特征处理使用方式的代码级一致性。
大部分机器学习项目死在第1步和第2步，平时我们说的机器学习，指的是3、4、5这3步，实践中，其实最难的是业务理解这一步，业务理解OK了，后面的一切都有章可循。
通过python中的模块Scikit-learn是机器学习领域一个非常强大的模块，它是在Numpy、Scipy和Matplotlib三个模块上编写的，是数据挖掘和数据分析的一个简单的工具。
在接下来的几次笔记中，我们将对第二门课《优化深度神经网络》进行笔记总结和整理。我们在第一门课中已经学习了如何建立一个神经网络，或者浅层的，或者深度的。而这第二门课，我们将着重讨论和研究如何优化神经网络模型，例如调整超参数，提高算法运行速度等等。开始吧~
这篇word2vec教程2中（教程1 Word2Vec教程-Skip-Gram模型），作者主要讲述了skip-gram 模型优化的策略-Negative Sampling，使得模型更加快速地训练。通过教程1，我们了解到word2vec它是一个庞大的神经忘网络！ 例如，有一个包含10000个单词的词汇表，向量特征为300维，我们记得这个神经网络将会有两个weights矩阵----一个隐藏层和一个输出层。这两层都会有一个300x10000=3000000的weight矩阵。 在如此大的神经网络上进行梯度下
决策树 决策树方法（decision tree）是一种代表因子值和预测值之间的一种映射关系。从决策树的“根部”往“枝叶”方向走，每路过一个节点，都会将预测值通过因子的值分类。决策树的结构如下所示： 如
机器学习 机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单的说，就是计算机从数据中学习规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。 深度学习概念 深度学习指的是训练神经网络，有时候规模很大。 线性回归 回归函数，例如在最简单的房价预测中，我们有几套房屋的面积以及最后的价格，根据这些数据来预测另外的面积的房屋的价格，根据回归预测，在以房屋面积为输入x，输出为价格的坐标轴上，做一条直线最符合这几个点的函数，将它作为根据面积预测价格的根据，这条线就是
Andrew Ng的深度学习专项课程的第一门课《Neural Networks and Deep Learning》的5份笔记我已经整理完毕。迷路的小伙伴请见如下链接： Coursera吴恩达《神经网
人类一直有一个梦想，造一个智能机器，让机器帮助我们实现自己的心愿。就像小时候看的动画片《葫芦娃》，如意如意随我心意快快显灵，如意如意，一听这个名字就知道它是代表吉祥的物件，寓意“如君所愿”。随着科技的发展，机器学习（Machine Learning）逐渐成熟得到行业应用。
根据大家的提议，从今天起每次算法介绍完之后会给大家一个用python编写的实例刚打架参考 Clustering 9. Clustering 9.1 Supervised Learning and Unsupervised Learning 9.2 K-means algorithm 9.3 Optimization objective 9.4 Random Initialization 9.5 Choosing the Number of Clusters 9
决策树算法是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说车牌号识别 python + opencv「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
本系列教程为《机器学习实战》的读书笔记。首先，讲讲写本系列教程的原因：第一，《机器学习实战》的代码由Python2编写，有些代码在Python3上运行已会报错，本教程基于Python3进行代码的修订；第二：之前看了一些机器学习的书籍，没有进行记录，很快就忘记掉了，通过编写教程也是一种复习的过程；第三，机器学习相对于爬虫和数据分析而言，学习难度更大，希望通过本系列文字教程，让读者在学习机器学习的路上少走弯路。
使用Python的开发库：Pandas，Numpy，matplotlib：进行读取加工可视化
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法中，我们对DNN的模型和前向传播算法做了总结，这里我们更进一步，对DNN的反向传播算法（Back Propagation，BP）做一个总结。 反向传播需要解决的问题 在了解DNN的反向传播算法前，我们先要知道DNN反向传播算法要解决的问题，也就是说，什么时候我们需要这个反向传播算法？ 回到我们监督学习的一般问题，假设我们有m个训练样本：
感谢粉丝：疯琴，以下分享是疯琴在学习《Python神经网络》时的笔记，总结得很棒，感谢疯琴的乐于分享精神，相信系列笔记一定会帮助到大家。
前言 上一篇的专栏介绍了Word2Vec中的Skip-Gram模型的结构和训练，如果看过的小伙伴可以直接开始动手用TensorFlow实现自己的Word2Vec模型，本篇文章将利用TensorFlow来完成Skip-Gram模型。还不是很了解Skip-Gram思想的小伙伴可以先看一下上一篇的专栏内容。 本篇实战代码的目的主要是加深对Skip-Gram模型中一些思想和trick的理解。由于受限于语料规模、语料质量、算法细节以及训练成本的原因，训练出的结果显然是无法跟gensim封装的Word2Vec相比的
kNN算法又称为k最近邻(k-nearest neighbor classification)分类算法。所谓的k最近邻，就是指最接近的k个邻居（数据），即每个样本都可以由它的K个邻居来表达。 kNN算法的核心思想是，在一个含未知样本的空间，可以根据离这个样本最邻近的k个样本的数据类型来确定样本的数据类型。
2018 年的大部分时间我都在试图训练神经网络时克服 GPU 极限。无论是在含有 1.5 亿个参数的语言模型（如 OpenAI 的大型生成预训练 Transformer 或最近类似的 BERT 模型）还是馈入 3000 万个元素输入的元学习神经网络（如我们在一篇 ICLR 论文《Meta-Learning a Dynamical Language Model》中提到的模型），我都只能在 GPU 上处理很少的训练样本。
编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文详细介绍了基于Doc2vec训练句子向量的原理及其python实现。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 目录 Doc2vec原理 代码实现 总结 一. Doc2vec原理 前文总结了Word2vec训练词向量的细节，讲解了一个词是如何通过word2vec模型训练出唯一的向量来表示的。那接着可能就会想到，有没有什么办法能够将一个句子甚至一篇短文也用一个向量来表示呢？答案是肯定有的，构建一个句子向量有很多种方法，今天我们接着word
KNN原理报告里有写，不作重复赘述。 本实验使用的编程环境是Jupyter，完整的程序代码可以戳这下载。 【模式识别】实验二：KNN，python程序代码与实验过程 这里仅贴上核心代码
在学习神经网络之前，我们需要对神经网络底层先做一个基本的了解。我们将在本节介绍感知机、反向传播算法以及多种梯度下降法以给大家一个全面的认识。
k-NN是一种基本的分类和回归方法，用于分类时，算法思路较简单：通过计算不同特征之间的距离方法来得到最近的k个训练实例，根据k个实例的类别采用多数表决等方式进行预测。而做回归分析时，则通过对k个实例取
KNN算法即K-Nearest Neighbor，也是机器学习十大经典算法之一。前文讲解了K-means算法，今天我们就继续讲KNN算法，两者看起来挺相似的，但区别还是很大的，看完本片文章你就会明白了。
最近在做一些意图识别方面的工作，所以尝试一下用 fasttext 做一个文本分类器，学习记录如下。
本文取自《机器学习实战》第二章，原始为python2实现，现将代码移植到python3，且原始代码非常整洁，所以这本书的代码很值得学习一下。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 小布助手是OPPO公司为欧加集团三品牌手机和IoT设备自研的语音助手，为用户提供了有趣、贴心、便捷的对话式服务。意图识别是对话系统中的一个核心任务，而对话短文本语义匹配是意图识别的主流算法方案之一。 训练数据 训练数据包含输入query-pair，以及对应的真值。初赛训练样本10万，复赛训练样本30万，这份数据主要用于参赛队伍训练模型，为确保数据的高质量，每一个样本的真值都有进行人工标注校验。每行为一个训练样本，由que
当我们解决任何机器学习问题时，我们面临的最大问题之一是训练数据不平衡。不平衡数据的问题在于学术界对于相同的定义、含义和可能的解决方案存在分歧。我们将尝试用图像分类问题来解开训练数据中不平衡类别的奥秘。
今天，谷歌推出了新开源框架——神经结构学习（NSL），它使用神经图学习方法，来训练带有图（Graph）和结构化数据的神经网络，可以带来更强大的模型。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 贝叶斯定理是以英国数学家贝叶斯命名，用来解决两个条件概率之间的关系问题。简单的说就是在已知P(A|B)时如何获得P(B|A)的概率。朴素贝叶斯（Naive Bayes）假设特征P(A)在特定结果P(B)下是独立的。 1.1 简述 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本文将首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理；然后通过实例讨论贝叶斯
一、算法介绍 分类回归树算法：CART(Classification And Regression Tree)算法也属于一种决策树，和之前介绍了C4.5算法相类似的决策树。CART采用一种二分递归分割的技术，将当前的样本集分为两个子样本集，使得生成的的每个非叶子节点都有两个分支。因此，CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。 CART算法是由以下两部组成： （1）决策树生成：基于训练数据集生成的决策树，生成的决策树要尽量大； （2）决策树剪枝：用验证数据集对已生成的树进行剪枝并
从谷歌的机器学习代码中得知，目前需要一万亿个训练样本 训练数据的特性和数量是决定一个模型性能好坏的最主要因素。一旦你对一个模型输入比较全面的训练数据，通常针对这些训练数据，模型也会产生相应的结果。但是
KNN（k-nearst neighbors，KNN）作为机器学习算法中的一种非常基本的算法，也正是因为其原理简单，被广泛应用于电影/音乐推荐等方面，即有些时候我们很难去建立确切的模型来描述几种类别的具体表征特点，就可以利用天然的临近关系来进行分类；
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许多人对线性回归都比较熟悉，但知道逻辑回归的人可能就要少的多。从大的类别上来说，逻辑回归是一种有监督的统计学习方法，主要用于对样本进行分类。
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