目录 大纲概述 数据集合 数据处理 预训练word2vec模型 一、大纲概述 文本分类这个系列将会有8篇左右文章,从github直接下载代码,从百度云下载训练数据,在pycharm上导入即可使用,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于近几年的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类。... ...
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2020-07-22 23:31:28
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目录 大纲概述 数据集合 数据处理 预训练word2vec模型 一、大纲概述 文本分类这个系列将会有8篇左右文章,从github直接下载代码,从百度云下载训练数据,在pycharm上导入即可使用,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于近几年的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类。... ...
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2020-07-22 23:30:07
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2020-07-22 23:29:32
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2020-07-22 23:29:06
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2020-07-22 23:28:22
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一、频率派 vs 贝叶斯派 机器学习主要解决从数据中获取其概率分布的问题,通过一些机器学习的算法可以从大量数据中找到一定的规律,从而建立模型来解决实际问题,因此机器学习中主要使用数据来求解其参数: data:\(X\) $X= \left[ \begin x_1 & x_2 & \cdots & x ...
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2020-07-22 21:00:17
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一、概述 假设有以下数据: $$X=(x_{1},x_{1},\cdots ,x_)=\begin x_{1}\ x_{2}\ \vdots \ x_ \end{N \times p}\ 其中x\in \mathbb^且x_\overset{\sim }N(\mu ,\Sigma )\ 则参数\th ...
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2020-07-22 20:58:47
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一、概述 假设有以下数据: $$D=\left {(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),\cdots ,(x_,y_)\right }\ x_\in \mathbb,y_\in \mathbb,i=1,2,\cdots ,N\ X=(x_{1},x_{1},\cdots ,x_)= ...
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2020-07-22 20:54:34
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概述传统的控制:将任务分解成多个任务的串并联,设计(子)控制器机器学习:将控制器压缩成黑盒Black box强化学习不同于 监督、非监督学习(与静态数据交互),与环境产生交互,产生最优结果的动作序列。强化学习架构Agent: 由Policy 和 RL_Alg构成Enviroment:关键定义Rewa... ...
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2020-07-22 16:27:19
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在机器学习中,我们通过一些已标记的数据(已知的数据,带有标签,确定了其种类和一些属性数值的数据记录)记录成图表等,比如在进行分类问题的训练过程中, 如果特性只有两个,那么可以列平面图表来表示对应的labeled data, 即类似 的图像(来自百度图片), 其中的曲线既是决策边界,如果我们用一个表格 ...
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2020-07-22 15:38:58
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