摘要: 整理自: https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 带核的SVM为什么能分类非线性问题? RBF核一定是线性可分的吗? 常用核函数及核函数的条件 SVM的基本思想 是否所有的优化问题 阅读全文
posted @ 2018-05-09 20:52 笨拙的忍者 阅读(193) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 整理自: https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 公式推导 逻辑回归的基本概念 L1-norm和L2-norm LR和SVM对比 LR和随机森林区别 常用的优化算法 1.公式推导( 阅读全文
posted @ 2018-05-09 20:43 笨拙的忍者 阅读(184) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 整理自: https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 各种熵的计算 常用的树搭建方法 防止过拟合—剪枝 前剪枝的几种停止条件 1.各种熵的计算 熵、联合熵、条件熵、交叉熵、KL散度(相 阅读全文
posted @ 2018-05-09 17:44 笨拙的忍者 阅读(119) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: #!/bin/bash echo "#########################开始安装依赖环境#####################" sleep 1 yum -y install gcc yum -y install glibc-headers yum -y install gcc-c++ yum -y install gcc-gfortran yum -y install r... 阅读全文
posted @ 2018-05-08 18:17 笨拙的忍者 阅读(365) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)——第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 在讲述skip-gram,CBOW,Word2Vec,Doc2Vec模型时需要复用的函数 阅读全文
posted @ 2018-05-08 16:29 笨拙的忍者 阅读(1064) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)——第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 解决问题:使用“tfidf”来进行垃圾短信的预测(使用逻辑回归算法) 缺点:未考虑单词顺 阅读全文
posted @ 2018-05-08 15:37 笨拙的忍者 阅读(1044) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)——第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 解决问题:使用“词袋”嵌入来进行垃圾短信的预测(使用逻辑回归算法) 缺点:不考虑相关单词 阅读全文
posted @ 2018-05-07 16:56 笨拙的忍者 阅读(535) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 参数: max_document_length: 文档的最大长度。如果文本的长度大于最大长度,那么它会被剪切,反之则用0填充。 min_frequency: 词频的最小值,出现次数小于最小词频则不会被收录到词表中。 vocabulary: CategoricalVocabulary 对象。 toke 阅读全文
posted @ 2018-05-07 14:09 笨拙的忍者 阅读(812) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 官方例子: 阅读全文
posted @ 2018-05-07 11:33 笨拙的忍者 阅读(262) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 转载:https://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/60811035 TensorFlow中,想要维度增加一维,可以使用tf.expand_dims(input, dim, name=None)函数。当然,我们常用tf.reshape(input, s 阅读全文
posted @ 2018-05-07 11:23 笨拙的忍者 阅读(59151) 评论(0) 推荐(6) 编辑