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2017年10月16日
基础模型10-word2vec
摘要: 1、word2vec 1.1、Skip-Gram/Cbow 1.2、HS/NE 2、文本中的paramGraph2Vec 3、电商中的user2vec/item2Vec 4、网络中的Node2vec 5、Glove
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posted @ 2017-10-16 21:53 _1024
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基础模型09-pLSA+LDA
摘要: 这个不用多说啦。大家都懂的。模型求解非常有意思。
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posted @ 2017-10-16 21:52 _1024
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ML基础06-数据不平衡问题
摘要: 0、什么是数据不平衡问题 在机器学习的分类问题中,不同类别的样本数据量存在差异。在某些场景,比如网页点击率预估(网页点击率低),购物推荐(浏览产生的购买少),信用卡欺诈,网络攻击识别等,这种差异可能会较大。传统的学习算法,对不同类别的数据一视同仁地处理,会产生在多数类样本效果较好,但是在少数类样本上
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posted @ 2017-10-16 21:35 _1024
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ML 100问
摘要: 准备整理自己关于ML的思考和理解,长期迭代,整理出100个自己认为的重要问题来。 180823:ABTest为什么使用Z检验?不用卡方检验? http://webdataanalysis.net/data-analysis-method/t-test-and-chi-square-test/这篇文章
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posted @ 2017-10-16 17:10 _1024
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2017年8月27日
数学基础02-矩阵论
摘要: 这个Topic有点儿难,不知道什么时候可以写完 协方差和协方差矩阵 协方差矩阵和PCA PCA和SVD
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posted @ 2017-08-27 17:35 _1024
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2017年8月18日
强化学习(David Silver)6:值函数近似
摘要: 1、简介 1.1、为什么有值函数近似 状态空间太大,基于DP/MC/TD的方法的离散值太多,存储量太大,运行太慢 1.2、值函数近似有两种方法 一个是状态值函数方法;一个是状态动作值方法 1.3、值函数近似的三种类型 类型1:输入状态S,输出v 类型2:输入状态S,action a,输出Q(s,a,
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posted @ 2017-08-18 01:12 _1024
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2017年8月17日
强化学习(David Silver)5: 免模型控制
摘要: 1、简介 为什么需要免模型控制 1) 有的MDP未知,但是可以采样 2) 有的MDP已知,但是空间太大,需要采样 同策略学习 从经历的同策略样本中学习 异策略学习 从类似的策略空间中采样 2、同策略MC 2.1、一般的GPI(一般策略迭代) 策略评估+策略改善 2.2、同策略MC 用MC做策略评估(
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posted @ 2017-08-17 10:31 _1024
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2017年8月16日
强化学习(David Silver)4:免模型学习
摘要: 0、为什么免模型学习? 0、为什么免模型学习? 在已知的MDP中,可以使用DP来计算求解RL 但是在未知MDP中,没有转移函数,不能直接求解,此时MDP未知,需要使用采样方法,也就是本课中的Model-Free方法 PS:课程中迭代的值是值函数;周志华老师的西瓜书中迭代的是状态值函数;课程中迭代的是
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posted @ 2017-08-16 22:31 _1024
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2017年8月15日
强化学习(David Silver)3:动态规划
摘要: 1、简介 1.1、动态规划 动态规划的性质:最优子结构;无后向性 动态规划假定MDP所有信息已知,解决的是planning问题,不是RL问题 1.2、两类问题 预测问题:给定策略,给出MDP/MRP和策略,计算策略值函数 控制问题:不给策略,给出MDP/MRP,得出最优策略值函数 2、策略评估 通过
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posted @ 2017-08-15 23:16 _1024
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2017年8月14日
【论文阅读-DL】《One Model To Learn Them All》阅读
摘要: 概念:One/Zero-shot learning 训练集中没有样本的学习;和transfer learning/domain adoption有关 NN很成功,但是每个领域都有自己的model;本文尝试搞一个统一的模型 之前也有人尝试过NLP/语音识别/人脸检测的多任务学习,但是不是跨域地 目前的
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posted @ 2017-08-14 06:00 _1024
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