摘要： 整理自：https://mp.weixin.qq.com/s/LGyNq3fRlsRSatu1lpFnnw 南大周志华老师的西瓜书—第四章 公式 信息增益是决策树ID3算法在进行特征切割时使用的划分准则，其物理意义和互信息完全相同，并且公式也是完全相同。 其中D表示数据集，A表示特征，信息增益表示得 阅读全文

摘要： 整理自：https://mp.weixin.qq.com/s/LGyNq3fRlsRSatu1lpFnnw 问题：熵是什么？熵存在的意义是啥？为什么叫熵？ 答案：在机器学习中熵是表征随机变量分布的混乱程度，分布越混乱，则熵越大，在物理学上表征物质状态的参量之一，也是体系混乱程度的度量； 熵存在的意义 阅读全文

摘要： 整理自：https://mp.weixin.qq.com/s/LGyNq3fRlsRSatu1lpFnnw 自信息是熵的基础，理解它对后续理解各种熵非常有用。自信息表示某一事件发生时所带来的信息量的多少，当事件发生的概率越大，则自信息越小，或者可以这样理解：某一事件发生的概率非常小，但是实际上却发生 阅读全文

摘要： 摘自：http://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html 先看下列三篇，再理解此篇会更容易些（个人意见） skip-gram，CBOW，Word2Vec 词向量基础 CBOW与Skip-Gram用于神经网络语言模型 CBOW与Skip-Gram用于神经网络语言模 阅读全文

摘要： 转自：https://www.cnblogs.com/mcgrady/p/3329825.html 什么是霍夫曼树 构建过程 编码 什么是霍夫曼树？ 哈夫曼树是一种带权路径长度最短的二叉树，也称为最优二叉树。 它们的带权路径长度分别为： 图a： WPL=5*2+7*2+2*2+13*2=54 图b： 阅读全文

摘要： 代码来源于：tensorflow机器学习实战指南（曾益强 译，2017年9月）——第七章：自然语言处理 代码地址：https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 数据：http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/mov 阅读全文

摘要： 代码来源于：tensorflow机器学习实战指南（曾益强 译，2017年9月）——第七章：自然语言处理 代码地址：https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 数据：http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/mov 阅读全文

摘要： 代码来源于：tensorflow机器学习实战指南（曾益强 译，2017年9月）——第七章：自然语言处理 代码地址：https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 数据来源：http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/m 阅读全文

摘要： 转载自：https://blog.csdn.net/uestc_c2_403/article/details/72235565 tf.truncated_normal(shape, mean, stddev) :shape表示生成张量的维度，mean是均值，stddev是标准差。这个函数产生正太分布 阅读全文

摘要： 整理自： https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 思想 表达式 实际计算方法 改进 WGAN 1.思想 GAN结合了生成模型和判别模型，相当于矛与盾的撞击。生成模型负责生成最好的数 阅读全文