TMatrix52 - 博客园

EM算法及其推广

摘要： https://www.jianshu.com/p/093c234bb7ef 对比K-Means算法和GMM的EM解法，我们会发现二者具有很强的相似性。K-Means算法对数据点的聚类进行了“硬分配”，即每个数据点只属于唯一的聚类；而GMM的EM解法则基于后验概率分布，对数据点进行“软分配”，即每个阅读全文

posted @ 2020-05-18 10:51 TMatrix52 阅读(158) 评论(0) 推荐(0)

Linux下常用压缩解压命令和压缩比率对比

摘要： Linux下常用压缩解压命令和压缩比率对比阅读全文

posted @ 2020-05-17 11:44 TMatrix52 阅读(216) 评论(0) 推荐(0)

[LeetCode] 43. Multiply Strings 字符串相乘

摘要： [LeetCode] 43. Multiply Strings 字符串相乘 #coding=utf8 def cal_str(str1, str2): num1_len = len(str1) num2_len = len(str2) #l1存较小的 l1 = '' l2 = '' if num1_ 阅读全文

posted @ 2020-05-16 16:25 TMatrix52 阅读(145) 评论(0) 推荐(0)

GBDT+lr特征工程模型化的开端

摘要：思想：facebook 利用GBDT进行特征筛选和组合，进而生成新的离散特征向量，把该特征向量当做LR模型的输入。什么是GBDT模型： GBDT基本结构是决策树组成的森林，作为集成模型，预测方式是把所有子树的结果加起来，学习方式是梯度提升。当前子树学习的是：残差 = 目标拟合函数 - 已有森林预阅读全文

posted @ 2020-05-11 12:02 TMatrix52 阅读(276) 评论(0) 推荐(0)

Batch Normalization

摘要： https://blog.csdn.net/Cyiano/article/details/74928415 https://ziyubiti.github.io/2016/11/06/gradvanish/ https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/deta 阅读全文

posted @ 2020-05-08 22:22 TMatrix52 阅读(93) 评论(0) 推荐(0)

AnyQ(ANswer Your Questions)

摘要： https://github.com/baidu/AnyQ AnyQ(ANswer Your Questions) 开源项目主要包含面向FAQ集合的问答系统框架、文本语义匹配工具SimNet。阅读全文

posted @ 2020-05-06 11:39 TMatrix52 阅读(361) 评论(0) 推荐(0)

PGL：Paddle带你走进图学习

摘要： https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/453240 https://www.jiqizhixin.com/articles/122304 http://codewithzhangyi.com/2018/09/09/NLP%E5%AE%9E 阅读全文

posted @ 2020-05-06 11:26 TMatrix52 阅读(186) 评论(0) 推荐(0)

Improving the way neural networks learn

摘要： http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html#the_cross-entropy_cost_function 阅读全文

posted @ 2020-05-06 11:21 TMatrix52 阅读(92) 评论(0) 推荐(0)

文本语义匹配Simnet模型

摘要： https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/124373 阅读全文

posted @ 2020-05-06 10:58 TMatrix52 阅读(420) 评论(0) 推荐(0)

图卷积神经网络（GCN）

摘要： https://zhuanlan.zhihu.com/p/71200936 https://zhuanlan.zhihu.com/p/112277874 学习分成三个部分：变换（transform）：对当前的节点特征进行变换学习，这里就是乘法规则（Wx）；聚合（aggregate）：聚合领域节点阅读全文

posted @ 2020-05-05 20:48 TMatrix52 阅读(304) 评论(0) 推荐(0)

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