随笔分类 - 数据挖掘及机器学习
protobuf，log4j，日志处理及挖掘
摘要：https://www.zhihu.com/question/57668112/answer/155367561 Lyken 愿以有涯随无涯 收录于 编辑推荐知乎圆桌 · 296 人赞同了该回答 https://www.zhihu.com/question/57668112/answer/15536
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摘要：https://mp.weixin.qq.com/s/JwRXBNmXBaQM2GK6BDRqMw 选自GitHub 作者：Artur Suilin 机器之心编译 参与：蒋思源、路雪、黄小天 近日，Artur Suilin 等人发布了 Kaggle 网站流量时序预测竞赛第一名的详细解决方案。他们不仅
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摘要：http://ruder.io/deep-learning-optimization-2017/index.html 梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下
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摘要：https://www.zhihu.com/question/60585243 http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri:(794fcaa2376f02a8c2e814bb34542e7a)&filter=sc_long_sign&sc_ks_para=q%3D%E
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摘要：http://blog.csdn.net/omnispace/article/details/78061776 这有可能也是知乎上面分析介绍深度学习最为全面的文章之一。希望做物理的，做数学的，做生物的，做化学的，做计算机，包括做科幻的都能看的很开心。 Hinton 以“深度学习之父” 和 “神经网络
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摘要：转自： https://createmomo.github.io/ BiLSTM-CRF模型中CRF层的解读：文章链接：标题：CRF Layer on the Top of BiLSTM - 1 链接：https://createmomo.github.io/2017/09/12/CRF_Layer
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摘要：http://blog.csdn.net/m0_37306360/article/details/72832606 这里记录使用fastText训练word vector笔记 github地址：https://github.com/facebookresearch/fastText 下载到本机: $
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摘要：http://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/53239856 最近在一个项目里使用了fasttext[1]， 这是facebook今年开源的一个词向量与文本分类工具，在学术上没有什么创新点，但是好处就是模型简单，训练速度又非常快。我在最近的一个
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摘要：http://blog.csdn.net/weixin_36604953/article/details/78324834 想必通过前一篇的介绍，各位小主已经对word2vec以及CBOW和Skip-gram有了比较清晰的了解。在这一篇中，小编带大家走进业内最新潮的文本分类算法，也就是fastTex
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摘要：http://blog.csdn.net/weixin_36604953/article/details/78195462?locationNum=8&fps=1 文本分类需要CNN？No！fastText完美解决你的需求（前篇） fastText是个啥？简单一点说，就是一种可以得到和深度学习结果准
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摘要：该算法由facebook在2016年开源，典型应用场景是“带监督的文本分类问题”。 模型 模型的优化目标如下： 其中，$<x_n,y_n>$是一条训练样本，$y_n$是训练目标，$x_n$是normalized bag of features。矩阵参数A是基于word的look-up table，也
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摘要：http://blog.csdn.net/lxg0807/article/details/52960072 环境说明：python2.7、linux 自己打自己脸，目前官方的包只能在linux，mac环境下使用。误导大家了，对不起。 测试facebook开源的基于深度学习的对文本分类的fastTex
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摘要：http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/49408131 http://blog.csdn.net/lxg0807/article/details/71440477 在很多机器学习任务中，训练集中可能会存在某个或某些类别下的样本数远大于另
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摘要：http://blog.csdn.net/linolzhang/article/details/73358219 一. 了解迁移学习 迁移学习（Transfer Learning）目标是将从一个环境中学到的知识用来帮助新环境中的学习任务。 > The ability of a system to r
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摘要：https://mp.weixin.qq.com/s/swLwla75RIQfyDDCPYynaw 作者 | 张俊林 责编 | 何永灿 最近两年，注意力模型（Attention Model）被广泛使用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的深度学习任务中，是深度学习技术中最值得关注与深入了
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摘要：http://www.jianshu.com/p/28f5473c66a3 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | reason_W 引言 过去2年，我一直积极专注于深度学习领域。我对深度学习的兴趣始于2015年初，那个时候Google刚刚开源Tensorflow。我根据Tenso
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摘要：http://blog.csdn.net/wangjian1204/article/details/68928656 本文转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23361413 ，原题：TensorFlow Serving 尝尝鲜 2016年，机器学习在 Alpha Go
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摘要：https://www.cnblogs.com/wentingtu/archive/2012/03/13/2393993.html Table of Contents 1 前言 2 LTR流程 3 训练数据的获取4 特征抽取 3.1 人工标注 3.2 搜索日志 3.3 公共数据集 5 模型训练 5.
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摘要：两种对比： 1.深度学习CNN提特征+RankSVM 之前的博客：http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6681943.html中简单介绍了Learning to Rank的基本原理，也讲到了Learning to Rank的几类常用的方法：pointwise，p
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摘要：https://www.52ml.net/16256.html 现在做在线学习和CTR常常会用到逻辑回归（ Logistic Regression），而传统的批量（batch）算法无法有效地处理超大规模的数据集和在线数据流，google先后三年时间（2010年-2013年）从理论研究到实际工程化实现
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