2_基础模型 - 随笔分类 - _1024

摘要：1、word2vec 1.1、Skip-Gram/Cbow 1.2、HS/NE 2、文本中的paramGraph2Vec 3、电商中的user2vec/item2Vec 4、网络中的Node2vec 5、Glove 阅读全文

posted @ 2017-10-16 21:53 _1024 阅读(150) 评论(0) 推荐(0)

摘要：这个不用多说啦。大家都懂的。模型求解非常有意思。阅读全文

posted @ 2017-10-16 21:52 _1024 阅读(152) 评论(0) 推荐(0)

摘要：这篇准备讲HMM/MEMM/CRF/LSTM+CRF在分词、序列标注、NER任务上的应用。重点讲一下LSTM+CRF中的CRF源码理解。阅读全文

posted @ 2016-12-10 22:55 _1024 阅读(209) 评论(0) 推荐(0)

摘要：1、EM的基础算法直接给出计算公式，就不推导了。说明EM的使用场景 2、EM的应用 2.1、EM在GMM中的应用 2.2、EM在混合贝叶斯中的应用 2.3、EM在pLSA中的应用 2.4、EM在HMM中的应用阅读全文

posted @ 2016-12-10 22:53 _1024 阅读(159) 评论(0) 推荐(0)

摘要：这个的确是很基础啦。但是写起来也很累的啊。阅读全文

posted @ 2016-12-10 22:52 _1024 阅读(141) 评论(0) 推荐(0)

摘要：1、NB 2、平滑方法 3、NB在文本分类中的应用和分析 4、DBN 阅读全文

posted @ 2016-12-10 22:39 _1024 阅读(129) 评论(0) 推荐(0)

摘要：信息增益 1.为什么选择信息增益最大的特征？信息增益=信息熵-条件熵；信息增益越大，表面条件熵越小，条件熵越小，表明不确定性越小；也就是说，此条件的辨识度越高。阅读全文

posted @ 2016-12-10 22:38 _1024 阅读(139) 评论(0) 推荐(0)

摘要：1、SVM形式 2、线性SVM及其求解 3、近似线性可分SVM的求解 3.1、KKT条件 3.2、SMO算法 4、线性不可分SVM算法 4.1、核方法阅读全文

posted @ 2016-12-10 22:36 _1024 阅读(101) 评论(0) 推荐(0)

摘要：1、LR 1.1、LR的用处和求解 1.2、LR的两种解释 1）直观解释 2）基于ME的解释 2、ME 3、SOFTMAX 4、GLM，广义线性模型相关理论阅读全文

posted @ 2016-12-10 22:36 _1024 阅读(122) 评论(0) 推荐(0)

摘要：1、感知机基础 2、感知机求解 2.1、感知机在原空间的求解 2.2、感知机在对偶空间的求解 3、感知机和MLP、SVM的进化关系 3.2、感知机对偶求解和SVM对偶求解的关系阅读全文

posted @ 2016-12-10 22:34 _1024 阅读(130) 评论(0) 推荐(0)

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