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机器学习基础：MLE和EM算法 假设一个情景 ：假设某种实验有四个可能得结果，其发生概率分别为 $$ \frac{1}{2} \frac{\theta}{4},\frac{1}{4} \frac{\theta}{4},\frac{1}{4}+\frac{\theta}{4},\frac{\theta 阅读全文
posted @ 2020-04-24 13:01
hou永胜
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机器学习基础：朴素贝叶斯小结 CONTENTS "1. 全概率公式与贝叶斯公式" "2. 朴素贝叶斯的模型" "3. 朴素贝叶斯的推断过程" "4. 朴素贝叶斯的参数估计" "5. 朴素贝叶斯算法优缺点" "6. 代码实践" 1. 全概率公式与贝叶斯公式 $$ 全概率公式： P(X)=\sum_{k 阅读全文
posted @ 2020-04-21 12:07
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机器学习基础：线性回归小结 CONTENT "1.线性回归形式和损失函数" 基本形式 损失函数 "2.线性回归的求解算法" 梯度下降法 最小二乘法 牛顿法 拟牛顿法 "3.多项式回归和广义线性回归" 多项式回归 广义线性回归 "4.线性回归中的正则化" L1正则： Lasso L2正则： Ridge 阅读全文
posted @ 2020-04-21 00:57
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1. 欠采样 随机欠采样 EasyEnsemble BalanceCascade "Exploratory Undersampling forClass Imbalance Learning" 2. 过采样 随机过采样 SMOTE Borderline SMOTE "SMOTE: Synthetic 阅读全文
posted @ 2020-04-16 10:23
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图像增强工具 学习总结 CONTENT | data augmentations | link | description | | : : | : : | : : | | "CenterCrop" | "查看结果" | 中心剪裁 | | "Crop" | "查看结果" | 指定位置剪裁 | | "C 阅读全文
posted @ 2020-04-13 21:32
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1. 网格搜索调参 参考博客： "Using Grid Search to Optimise CatBoost Parameters" 2. Bayesian方法调参： 3. 查看参数的importance python fea_df = pd.DataFrame() fea_df['feature 阅读全文
posted @ 2020-04-09 09:55
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文本情感分类 "1.文本情感分类数据集" "2.使用循环神经网络进行情感分类" "3.使用卷积神经网络进行情感分类" 1.文本情感分类数据 在本中，将应用预训练的词向量和含多个隐藏层的双向循环神经网络与卷积神经网络，来判断一段不定长的文本序列中包含的是正面还是负面的情绪。 使用 "斯坦福的IMDb数 阅读全文
posted @ 2020-02-21 22:26
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文本嵌入预训练模型Glove "1.词嵌入预训练模型" "2.Glove" "3.求近义词和类比词" 1.文本嵌入预训练模型 虽然 Word2Vec 已经能够成功地将离散的单词转换为连续的词向量，并能一定程度上地保存词与词之间的近似关系，但 Word2Vec 模型仍不是完美的，它还可以被进一步地改进 阅读全文
posted @ 2020-02-21 21:22
hou永胜
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Word2vec "1.词嵌入基础" "2.PTB数据集" "3.Skip Gram" "4.负采样近似" "5.训练模型" 1.词嵌入基础 使用 one hot 向量表示单词，虽然它们构造起来很容易，但通常并不是一个好选择。一个主要的原因是，one hot 词向量无法准确表达不同词之间的相似度，如 阅读全文
posted @ 2020-02-21 19:28
hou永胜
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迁移学习 "1.基本概念" "2.Fine tuning" "3.Fixed" 1.基本概念 假设我们想从图像中识别出不同种类的椅子，然后将购买链接推荐给用户。一种可能的方法是先找出100种常见的椅子，为每种椅子拍摄1,000张不同角度的图像，然后在收集到的图像数据集上训练一个分类模型。这个椅子数据 阅读全文
posted @ 2020-02-21 12:07
hou永胜
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