摘要：
原文：LearningTensorFlow.com 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 广播 当我们操作不同维度的数组时，它们可以以不同的方式组合，无论是逐元素还是通过广播。 让我们从头开始，构建更复杂的例子。 在下面的示例中，我们有表示单个数字的 TensorFl 阅读全文
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原文：LearningTensorFlow.com 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 变量 TensorFlow 是一种表示计算的方式，直到请求时才实际执行。 从这个意义上讲，它是一种延迟计算形式，它能够极大改善代码的运行： 更快地计算复杂变量跨多个系统的分布式计 阅读全文
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原文：SciPy 2018 Scikit-learn Tutorial 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 十三、交叉验证和得分方法 在前面的章节和笔记本中，我们将数据集分为两部分：训练集和测试集。 我们使用训练集来拟合我们的模型，并且我们使用测试集来评估其泛化能力 阅读全文
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原文：SciPy 2018 Scikit-learn Tutorial 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 一、Python 机器学习简介 什么是机器学习？ 机器学习是自动从数据中提取知识的过程，通常是为了预测新的，看不见的数据。一个典型的例子是垃圾邮件过滤器，用户 阅读全文
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原文：Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives (arxiv 1707.07435) 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 基于卷积神经网络的推荐 卷积神经网络通过卷积和 阅读全文
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原文：Bag of Words Meets Bags of Popcorn 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 描述 在本教程竞赛中，我们对情感分析进行了一些“深入”研究。谷歌的 Word2Vec 是一种受深度学习启发的方法，专注于单词的含义。 Word2Vec 试 阅读全文
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原文：Bag of Words Meets Bags of Popcorn 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 第三部分：词向量的更多乐趣 代码 第三部分的代码在这里。 单词的数值表示 现在我们有了训练好的模型，对单词有一些语义理解，我们应该如何使用它？ 如果你看它 阅读全文
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原文：Bag of Words Meets Bags of Popcorn 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 第二部分：词向量 代码 第二部分的教程代码在这里。 分布式词向量简介 本教程的这一部分将重点介绍使用 Word2Vec 算法创建分布式单词向量。 （深度学 阅读全文
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原文：Bag of Words Meets Bags of Popcorn 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 第一部分：写给入门者的词袋 什么是 NLP NLP（自然语言处理）是一组用于处理文本问题的技术。这个页面将帮助你从加载和清理IMDB电影评论来起步，然后应 阅读全文
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原文：Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives (arxiv 1707.07435) 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 基于深度学习的推荐：最先进的技术 在本节中，我 阅读全文