风萧易水寒

摘要： 一、pLSA模型 1、朴素贝叶斯的分析 （1）可以胜任许多文本分类问题。（2）无法解决语料中一词多义和多词一义的问题——它更像是词法分析，而非语义分析。（3）如果使用词向量作为文档的特征，一词多义和多词一义会造成计算文档间相似度的不准确性。（4）可以通过增加“主题”的方式，一定程度的解决上述问题：一 阅读全文

摘要： 一、聚类的基础知识介绍 1.聚类的定义 聚类就是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小,他是无监督的。 2.相似度/距离计算方法总结 闵可夫斯基距离Minkowski/欧式距离： 杰卡德相似系数(Jaccard)： 余弦相似 阅读全文

摘要： 1.固定学习率的梯度下降 y=x^4+2x ，初值取x=1.5，学习率使用0.01 运行结果如下： 迭代次数 学习率 x …… …… …… 283 0.010000 -0.793701284 0.010000 -0.793701285 0.010000 -0.793701286 0.010000 - 阅读全文

摘要： 1.用vs编译cuda的sample时会提示找不到”d3dx9.h”、”d3dx10.h”、”d3dx11.h”头文件的错误，如果没有安装这个插件，在TensorFlow里执行run方法时会导致电脑死机 解决方案;可从这里下载DXSDK_Jun10.exe。 2.import tensorflow 阅读全文

摘要： 一、初识maven 1.maven是什么？ 他是一个项目管理器，配置好pom配置文件后，maven会管理项目的依赖文件等，当项目用到外部jar包时，maven帮助我们去网上下载并打包发到Tomcat中。maven有一个仓库的概念，他会打下载的jar文件存储到这个仓库中，这个仓库默认在我的文档里，项目 阅读全文

摘要： 一、状态和模型 在CNN网络中的训练样本的数据为IID数据（独立同分布数据），所解决的问题也是分类问题或者回归问题或者是特征表达问题。但更多的数据是不满足IID的，如语言翻译，自动文本生成。它们是一个序列问题，包括时间序列和空间序列。这时就要用到RNN网络，RNN的结构图如下所示： 序列样本一般分为 阅读全文

摘要： 方法一： 1.进入Ubuntu系统后打开终端 2.终端中输入以下命令 sudo gedit /boot/grub/grub.cfg 3.找到Windows的配置将其剪切到Ubuntu的前面 把下面 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ###menuentry 'Wi 阅读全文

摘要： 一、神经网络为什么比传统的分类器好 1.传统的分类器有 LR（逻辑斯特回归） 或者 linear SVM ，多用来做线性分割，假如所有的样本可以看做一个个点，如下图，有蓝色的点和绿色的点，传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开。 对于非线性可分的样本，可以加一些kernel核函数或者特征的 阅读全文

摘要： 一、梯度下降法 1.什么是梯度下降法 顺着梯度下滑，找到最陡的方向，迈一小步，然后再找当前位，置最陡的下山方向，再迈一小步… 通过比较以上两个图，可以会发现，由于初始值的不同，会得到两个不同的极小值，所以权重初始值的设定也是十分重要的，通常的把W全部设置为0很容易掉到局部最优解，一般可以按照高斯分布 阅读全文

摘要： 深度学习说到底就是要调节网络中得权重，使网络的分类结果更接近于训练值。这个重复迭代的过程又是一个线性回归的问题。在这种可能会用到高数，线性代数，概率论中的知识。 一、数学基础提一提。 1.高数中得知识。 高数中最重要的就是微积分了，那在深度学习中出现最多的一个概念就是梯度。什么是梯度呢?要说导数，学 阅读全文