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2018年10月3日
TensorFlow 学习指南 一、基础
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 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
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posted @ 2018-10-03 17:24 绝不原创的飞龙
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2018年10月1日
SciPyCon 2018 sklearn 教程(下)
摘要: 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
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posted @ 2018-10-01 19:12 绝不原创的飞龙
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2018年9月30日
SciPyCon 2018 sklearn 教程(上)
摘要: 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
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posted @ 2018-09-30 16:25 绝不原创的飞龙
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2018年9月28日
基于深度学习的推荐系统综述 (arxiv 1707.07435) 译文 3.4 ~ 3.11
摘要: 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
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posted @ 2018-09-28 18:32 绝不原创的飞龙
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Kaggle word2vec NLP 教程 描述
摘要: 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
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posted @ 2018-09-28 15:16 绝不原创的飞龙
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Kaggle word2vec NLP 教程 第三部分:词向量的更多乐趣
摘要: 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
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posted @ 2018-09-28 14:50 绝不原创的飞龙
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Kaggle word2vec NLP 教程 第二部分:词向量
摘要: 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
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posted @ 2018-09-28 12:42 绝不原创的飞龙
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2018年9月27日
Kaggle word2vec NLP 教程 第一部分:写给入门者的词袋
摘要: 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
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posted @ 2018-09-27 23:58 绝不原创的飞龙
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2018年9月24日
基于深度学习的推荐系统综述 (arxiv 1707.07435) 译文 3.1 ~ 3.3
摘要: 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
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posted @ 2018-09-24 18:22 绝不原创的飞龙
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2018年9月23日
基于深度学习的推荐系统综述 (arxiv 1707.07435) 译文第一、二章
摘要: 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 引言 推荐系统是针对消费者过度选择的直观防线。
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posted @ 2018-09-23 17:18 绝不原创的飞龙
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