随笔分类 - 机器学习
Machine Learning
摘要:最近工作需要,研究学习 NLP ,但是 苦于官方文档太过纷繁,容易找不到重点,于是打算自己写一份学习线路 "NLP 路线图" "好博客韩小阳" "斯坦福NLP公开课" "统计学习方法" "好博客" 参考文档: "StanfordNLPAPI" 依照 印度小哥的 "视频" 跑了一个小 demo ste
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摘要:"网易云 1" "博客1" "在线视频" "网易云课堂" "bilibili"
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摘要:google groups "他人推荐github" "离散数学概率论" 自己写 欧氏距离函数 以 向量 矩阵的 思维去考虑问题啊啊啊 "原文地址" "压轴NG大神" "深度学习吴恩达老师"
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摘要:"练习使用的数据 diabetes.csv" "备用百度网盘地址" 输入变量与输出变量均为连续变量的预测问题是回归问题; 输出变量为有限个离散变量的预测问题成为分类问题; 其实回归问题和分类问题的本质一样,都是针对一个输入做出一个输出预测,其区别在于输出变量的类型。 分类问题是指,给定一个新的模式,
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摘要:"pandas 在线" 《统计学方法》 李航著 《机器学习》 周志华著 清华出版社 《剑指offer》 何海涛著 一次读取大文件可能把内存爆掉, 所以可以采取分块读取
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摘要:混淆矩阵 confusion_matrix 下面将一一给出‘tp’,‘fp’,‘fn’的具体含义: 准确率: 所有识别为”1”的数据中,正确的比率是多少。 如识别出来100个结果是“1”, 而只有90个结果正确,有10个实现是非“1”的数据。 所以准确率就为90% 召回率: 所有样本为1的数据中,最
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摘要:numpy 与 pandas 都是用来对数据进行处理的模块, 前者以array 为主体,后者以 DataFrame 为主体(让我想起了Spark的DataFrame 或RDD) 有说 pandas 是 numpy 的升级版, 实际两者相辅相成,是科学数据计算处理中的两大利器 jupyter pand
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摘要:"sk learn" "pytorch" "pytorch官方中文" "莫烦python"
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