随笔分类 - 数据挖掘及机器学习
protobuf，log4j，日志处理及挖掘
摘要：http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/ The academic Deep Learning research community has largely stay
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摘要：https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/51899683 一、构建路线 个人感觉对于任何一个深度学习库，如mxnet、tensorflow、theano、caffe等，基本上我都采用同样的一个学习流程，大体流程如下： (1)训练阶段：数据打包-》网络
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摘要：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/static_bidirectional_rnn https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-l8ba28vr.html
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摘要：先看代码： #命名空间函数tf.variable_scope()和tf.name_scope()函数区别于使用 import tensorflow as tf with tf.variable_scope("foo"): a = tf.get_variable("bar", [1]) print(a
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摘要：tf.concat, tf.stack和tf.unstack的用法 tf.concat相当于numpy中的np.concatenate函数，用于将两个张量在某一个维度(axis)合并起来，例如： 1 2 3 4 tf.stack其作用类似于tf.concat，都是拼接两个张量，而不同之处在于，tf.
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摘要：https://blog.csdn.net/heisejiuhuche/article/details/73010638 这篇文章不涉及RNN的基本原理，只是从选择数据集开始，到最后生成文本，展示一个RNN使用实例的过程。 对于深度学习的应用者，最应该关注的除了算法和模型，还应该关注如何预处理好自己
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摘要：https://blog.csdn.net/chuchus/article/details/78386059 词汇是语料库的基本元素, 所以, 使用embedding layer来学习词嵌入, 将一个词映射成为固定维度的稠密向量. 有了这一步, 才能构造矩阵, 实现神经网络的前向传播. 如何使用?
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摘要：Siamese Network简介 Siamese Network 是一种神经网络的框架，而不是具体的某种网络，就像seq2seq一样，具体实现上可以使用RNN也可以使用CNN。 简单的说，Siamese Network用于评估两个输入样本的相似度。网络的框架如下图所示 Siamese Networ
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摘要：Tensorflow[LSTM] 0.背景 通过对《tensorflow machine learning cookbook》第9章第3节"implementing_lstm"进行阅读，发现如下形式可以很方便的进行训练和预测,通过类进行定义，并利用了tf中的变量重用的能力，使得在训练阶段模型的许多变
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摘要：在TensorFlow中基于lstm构建分词系统笔记（一） https://www.jianshu.com/p/ccb805b9f014 前言 我打算基于lstm构建一个分词系统，通过这个例子来学习下TensorFlow中如何训练循环递归神经网络。我们将从最粗糙的版本开始搭建这个小系统，然后一步步优
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摘要：https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/80252012 我们在训练神经网络模型时，最常用的就是梯度下降，这篇博客主要介绍下几种梯度下降的变种（mini-batch gradient descent和stochastic gradient d
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摘要：https://blog.csdn.net/danyhgc/article/details/73850546 1. 什么是激活函数 如下图，在神经元中，输入的 inputs 通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数 Activation Function。 2. 为什么要用 如果不
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摘要：作者：Scofield链接：https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/236886066来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 so far till now, 我还没见到过将CRF讲的个明明白白的。一个都没
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摘要：xgboost入门与实战（实战调参篇） https://blog.csdn.net/sb19931201/article/details/52577592 前言 前面几篇博文都在学习原理知识，是时候上数据上模型跑一跑了。本文用的数据来自kaggle，相信搞机器学习的同学们都知道它，kaggle上有几
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摘要：http://wepon.me/ XGBoost风靡Kaggle、天池、DataCastle、Kesci等国内外数据竞赛平台，是比赛夺冠的必备大杀器。我在之前参加过的一些比赛中，着实领略了其威力，也取得不少好成绩。如果把数据竞赛比作金庸笔下的武林，那么XGBoost可谓屠龙刀，号令天下，莫敢不从！倚
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摘要：https://www.jianshu.com/p/87798bccee48 一、文本处理流程 通常我们文本处理流程如下: 1 对文本数据进行预处理：数据预处理，包括简繁体转换，去除xml符号，将单词条内容处理成单行数据，word2vec训练原理是基于词共现来训练词之间的语义联系的。不同词条内容需分
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摘要：https://blog.csdn.net/u012759136/article/details/52302426 前言 （标题不能再中二了）本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较，各种优化方法的详细内容及公式只好去认真啃论文了，在此我就不赘述了。 SGD 此处的SGD指mini-bat
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摘要：https://www.tensorflow.org/install/ 安装 TensorFlow 我们已在如下配置的 64 位笔记本电脑/台式机操作系统中构建并测试过 TensorFlow： MacOS X 10.11 (El Capitan) 或更高版本 Ubuntu 16.04 或更高版本 W
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摘要：怎么办？进行Active Learning主动学习 Active Learning是最近又流行起来了的概念，是一种半监督学习方法。 一种典型的例子是：在没有太多数据的情况下，算法通过不断给出在决策边界上的样本，让打标者进行打标，使得算法明确分类边界，该算法结合On-Line的使用和灰度测试等方法，可
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摘要：https://xz.aliyun.com/t/2190 Ya-Lin Zhang, Longfei Li, Jun Zhou, Xiaolong Li, Yujiang Liu, Yuanchao Zhang, Zhi-Hua ZhouNational Key Lab for Novel Soft
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