摘要：word2vec 中的数学原理详解 word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包，它简单、高效，因此引起了很多人的关注。由于 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在两篇相关的论文 [3,4] 中并没有谈及太多算法细节，
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随笔分类 - 机器学习,深度学习,模式识别,神经网络,计算机视觉cv,opencv
摘要：fastText fastText 是 Facebook 开发的一个用于高效学习单词呈现以及语句分类的开源库。 要求 fastText 使用 C++11 特性，因此需要一个对 C++11 支持良好的编译器，可以使用： (gcc-4.6.3 或者更新版本) 或者 (clang-3.3 或者更新版本)
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摘要：文本分类单层网络就够了。非线性的问题用多层的。 fasttext有一个有监督的模式，但是模型等同于cbow，只是target变成了label而不是word。 fastText有两个可说的地方:1 在word2vec的基础上, 把Ngrams也当做词训练word2vec模型, 最终每个词的vector
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摘要：fasttext的基本使用 java 、python为例子 fasttext的基本使用 java 、python为例子 今天早上在地铁上看到知乎上看到有人使用fasttext进行文本分类，到公司试了下情况在GitHub上找了下，最开始是c++版本的实现，不过有Java、Python版本的实现了，正好
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摘要：再谈word2vec 再谈word2vec 标签： word2vec自然语言处理NLP深度学习语言模型 2014-05-28 17:17 16937人阅读 评论(7) 收藏 举报 标签： word2vec自然语言处理NLP深度学习语言模型 2014-05-28 17:17 16937人阅读 评论(7
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摘要：https://onlinecourses.science.psu.edu/statprogram/programs Graduate Online Course Overviews Printer-friendly versionPrinter-friendly version Picture of Thomas Building where the Eberly College of...
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摘要：图像处理之图像拼接三 基于最佳缝合线的拼接： 一个图像如何求取最佳缝合线呢。 //查找接缝 Ptr<SeamFinder> seam_finder; seam_finder = new detail::GraphCutSeamFinder(GraphCutSeamFinderBase::COST_C
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摘要：一般线性回归 线性回归模型虽然简单，但却非常的实用，许多非线性模型也都是建立在线性模型的基础之上的。 线性模型定义为由n个属性x=(x1,x2…xn)，其中xi为x在第i个属性上的取值，线性模型通过这些属性的线性组合来建立预测函数： f(x)=β0+β1X1+β2X2+…βnXn 写成向量形式为：f
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摘要：机器学习二 逻辑回归作业 作业在这，http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML_2016/Lecture/hw2.pdf 是区分spam的。 57维特征，2分类问题。采用逻辑回归方法。但是上述数据集在kaggle中没法下载，于是只能用替代的方法了，下
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摘要：图像处理之图像拼接 图像拼接是图像处理中最为常见的一个功能，在不考虑旋转的情况下，也就是需要求取拼接亮就行了，然而当光源是点光源时，往往成像都是高斯性质， 这样会导致中间亮，两边暗或者四周暗，在这种情况下拼接，图像会存在很明显的拼接痕迹。 因此，本文针对上述拼接痕迹，设计了一种线性平滑的方法。 上代
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摘要：图像处理之图像拼接二 上次的图像拼接效果还是不够好，有鬼影。所有一直在想怎么解决。 才发现基于拉普拉斯金字塔的图像融合是可以的。然后就找到原来还有最佳拼接缝一说。然后发现opencv高版本是带这个的，但是怎么解决呢？ http://blog.csdn.net/wd1603926823/article
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摘要：机器学习 1 linear regression 作业(二) 这个线性回归的作业需要上传到https://inclass.kaggle.com/c/ml2016-pm2-5-prediction 上面，这是一个kaggle比赛的网站。第一次接触听说这个东西，恰好在京东上有一本刚出来的关于这个的书《P
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摘要：准备跟着台湾的一个机器学习课程好好学学python,链接在这http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML16.html 该课程开始有一个作业，叫做HW0，实际上与机器学习无关，只是为了验证大家预备编程能力，它包括两个部分，一个是读.DAT格式的数据，一
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摘要：机器学习之五 正则化的线性回归-岭回归与Lasso回归 注：正则化是用来防止过拟合的方法。在最开始学习机器学习的课程时，只是觉得这个方法就像某种魔法一样非常神奇的改变了模型的参数。但是一直也无法对其基本原理有一个透彻、直观的理解。直到最近再次接触到这个概念，经过一番苦思冥想后终于有了我自己的理解。
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摘要：机器学习 1 linear regression 作业 话说学机器学习，不写代码就太扯淡了。好了，接着上一次的线性回归作业。 hw1作业的链接在这： http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML_2016/Lecture/hw1.pdf 作业是预测台湾
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摘要：https://ocw.mit.edu/courses/find-by-topic/#cat=mathematics
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摘要：https://ocw.mit.edu/courses/find-by-topic/#cat=business
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摘要：百度为何开源深度机器学习平台？ 5月20日，百度在github上开源了其深度机器学习平台。此番发布的深度机器学习开源平台属于“深盟”的开源组织，其核心开发者来自百度深度学习研究院（IDL），微软亚洲研究院、华盛顿大学、纽约大学、香港科技大学，卡耐基·梅陇大学等知名公司和高校。 通过这一开源平台，世界
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摘要：为什么说深度学习和机器学习截然不同？ 为什么说深度学习和机器学习截然不同？ [转] http://www.leiphone.com/news/201612/ivLxiAXyHTCqGu0K.html [转] http://www.leiphone.com/news/201612/ivLxiAXyHT
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摘要：【转】34门课改变人生——牛人自学计算机总结 【转】34门课改变人生——牛人自学计算机总结 2014-06-06 15:50 2014-06-06 15:50 转载说明：在人人网上看到一个在美国学生物的硕士通过MOOC学习最终找到IT工程师工作的故事，非常励志，而且每门课都有很有价值的点评，经过作者
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