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摘要: 使用伪标签进行半监督学习,在机器学习竞赛当中是一个比较容易快速上分的关键点。下面给大家来介绍一下什么是基于伪标签的半监督学习。在传统的监督学习当中,我们的训练集具有标签,同时,测试集也具有标签。这样我们通过训练集训练到的模型就可以在测试集上验证模型的准确率。 然而使用伪标签的话,我们则可以使用训练集 阅读全文
posted @ 2021-10-30 11:40 Geeksongs 阅读(816) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 最近复习了一下卷积神经网络,好久没看都搞忘了。 计算特征图的公式如下: 其中n表示原来图像的大小,p表示padding的大小,f表示filter的大小,s表示stride,计算完成之后向下取整,就可以了。这里记录一下这个公式,以免自己搞忘了。同时,还有一个容易搞忘的地方是,在图像的卷积当中,一组fi 阅读全文
posted @ 2021-10-29 10:06 Geeksongs 阅读(960) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一.最常见的self-attention 对于自注意力机制而言,我们有的时候会遇到词性分类的任务,比如说给定一句话,我想知道这句话当中每一个单词的词性。但是使用双向lstm呢,会有很多信息被忽略掉,尤其是一些位于后面的词很可能前面的词对它的影响没有那么大,即使我们的lstm考虑了一些遗忘门,增强记忆 阅读全文
posted @ 2021-10-27 21:35 Geeksongs 阅读(3288) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: leetcode 143重排联表 这题实在没搞懂,明天继续花时间搞懂! 阅读全文
posted @ 2021-10-26 22:11 Geeksongs 阅读(15) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一.seq2seq机制 传统的seq2seq机制在语言翻译当中使用了两个RNN,一个是encoder,将语言进行编码,另一个是decoder,将我们的得到的语言编码进行解码,解码的过程当中就可以对我们的语言进行翻译成另外一种语言。其机制如下所示: 当然这种机制了,就会出现一定的问题,比如说我们的一个 阅读全文
posted @ 2021-10-25 22:33 Geeksongs 阅读(210) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: hive简单来说,就是一个用来查询hadoop当中(hdfs)数据的一个工具。它的结构如下: hive当中有一部分用来储存元数据,也就是metadata,这些metadata包含了hadoop当中的数据表的schema,比如说一个表的所有列名称,字段,类型。以及有哪些表table已经被hdfs所保存 阅读全文
posted @ 2021-10-23 22:25 Geeksongs 阅读(272) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这个题目虽然说只有简单难度,但是实际上这个题目的难度很大。尤其是这种双指针的做法,很少有人能够想到。 我们可以设立一个快指针和一个慢指针,快指针在数组的第二个位置,也就是index=1的时候,慢指针在第一个位置,也就是在index=0的时候。 当快指针和慢指针所指向的元素的大小不相同的时候,慢指针就 阅读全文
posted @ 2021-10-20 22:36 Geeksongs 阅读(25) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 答案: class Solution: def sortColors(self, nums: List[int]) -> None: """ Do not return anything, modify nums in-place instead. """ p0, cur, p2 = 0, 0, l 阅读全文
posted @ 2021-10-18 22:03 Geeksongs 阅读(24) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这道题我看了解答感觉不是很对,因为并没有实现原地对数组进行修改。但还是记录一下,这种解题方法还是很值得学习的。 题目如下: 解答的方法如下: class Solution: def removeElement(self, nums: List[int], val: int) -> int: #原地移 阅读全文
posted @ 2021-10-18 20:59 Geeksongs 阅读(25) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 机器学习模型当中,目前最为先进的也就是xgboost和lightgbm这两个树模型了。那么我们该如何进行调试参数呢?哪些参数是最重要的,需要调整的,哪些参数比较一般,这两个模型又该如何通过代码进行调用呢?下面是一张总结了xgboost,lightbgm,catboost这三个模型调试参数的一些经验, 阅读全文
posted @ 2021-10-17 22:44 Geeksongs 阅读(981) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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