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摘要： 1.1 认识Pytorch学习目标了解什么是Pytorch.掌握Pytorch的基本元素操作.掌握Pytorch的基本运算操作.什么是PytorchPytorch是一个基于Numpy的科学计算包, 向它的使用者提供了两大功能.作为Numpy的替代者, 向用户提供使用GPU强大功能的能力.做为一款深度 阅读全文

摘要： 2.1 使用Pytorch构建一个神经网络学习目标掌握用Pytorch构建神经网络的基本流程.掌握用Pytorch构建神经网络的实现过程.关于torch.nn:使用Pytorch来构建神经网络, 主要的工具都在torch.nn包中.nn依赖于autograd来定义模型, 并对其自动求导.构建神经网络 阅读全文

摘要： 什么是特征工程有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。通过总结和归纳，人们认为特征工程包括以下方面： 特征工程的常用处理方法1.时间戳 阅读全文

摘要： 在机器学习的上下文中，超参数是在开始学习过程之前设置值的参数。 相反，其他参数的值通过训练得出。 超参数： 定义关于模型的更高层次的概念，如复杂性或学习能力。 不能直接从标准模型培训过程中的数据中学习，需要预先定义。 可以通过设置不同的值，训练不同的模型和选择更好的测试值来决定 超参数的一些示例： 阅读全文

摘要： word2vec是2013年Google开源的一款用于词向量计算的工具 fastText是Facebook于2016年开源的一个词向量计算和文本分类工具 GloVe是斯坦福团队于2014年提出一个词向量方法,全名叫“Global Vectors”,直接利用全局的统计信息进行训练 阅读全文

摘要： 如今机器学习和人工智能是大家耳熟能详的两个词汇，在我们日常生活中也是被高频的提到。其实机器学习只是人工智能的一部分，是人工智能的一个子集，它往往是通过示例和经验模型让计算机去执行一些操作任务，研究人员和开发人员比较比较热衷于它。在生活中，我们应用的很多东西其实都使用的是机器学习算法，例如我们使用的好 阅读全文

摘要： 1.3 训练词向量学习目标了解词向量的相关知识.掌握fasttext工具训练词向量的过程.词向量的相关知识:用向量表示文本中的词汇(或字符)是现代机器学习中最流行的做法, 这些向量能够很好的捕捉语言之间的关系, 从而提升基于词向量的各种NLP任务的效果.使用fasttext工具训练词向量的过程第一步 阅读全文

摘要： 引言初学者刚开始学习人工智能时，面对铺天盖地的概念，如，人工智能、机器学习、深度学习、计算机视觉等等，一时间可能就被这些“高深”的名称给唬住了，不知道如何下手。又或者有些同学在学习了很长时间后，问他学习的是人工智能的哪一方面，都不能清晰地回答出来，只能回答个大概，也基本上是名词堆砌。所以本篇文章的目 阅读全文

摘要： 1.1 认识fasttext工具学习目标了解fasttext工具的作用.了解fasttext工具的优势及其原因.掌握fasttext的安装方法.作为NLP工程领域常用的工具包, fasttext有两大作用:进行文本分类训练词向量fasttext工具包的优势:正如它的名字, 在保持较高精度的情况下, 阅读全文

摘要： 机器学习覆盖的范围十分广泛。这篇文章将整体描述机器学习适用的典型问题，提供实现机器学习项目雏形的框架。 首先厘清一些定义。 机器学习、人工智能和数据科学区别何在？ 这三个主题没有明确的定义，因而有些难以理解。为防止误解，我们将问题简化。读者可以认为本文提到的机器学习就是发现数据中的规律，以理解某些问 阅读全文