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天文的随笔
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2017年10月26日
翻译:MLAPP(2.3节 一些常见的离散分布)
摘要: 笔者:尝试翻译MLAPP(Machine Learning: a Probabilistic Perspective)一书,供机器学习的学者参考,如有错误理解之处请指出,不胜感激!(如需转载,请联系本人: "jtianwen2014" ,并注明 "出处" ,本书翻译在 "GitBook" 上同步更新
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posted @ 2017-10-26 21:48 天文-HITer
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2017年10月21日
记忆网络(译)
摘要: 笔者:本文为英文论文的翻译文章,供机器学习、深度学习相关学者参考,如有错误理解之处请指出,不胜感激!(如需转载,请联系本人: "jtianwen2014" ,并注明 "出处" )。 "记忆网络(译)" Jason Weston, Sumit Chopra & Antoine Bordes . Fac
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posted @ 2017-10-21 15:02 天文-HITer
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2017年10月16日
知识图谱的发展概述
摘要: 笔者:本文为原创文章,供自然语言处理研究人员,尤其知识图谱领域的学者参考,如有错误理解之处请指出,不胜感激!(如需转载,请联系本人: "jtianwen2014" ,并注明 "出处" )。另,本文最初发布在微信公众号“ "哈工大SCIR" ”, "原文链接" 。 “知识图谱(Knowledge Gr
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posted @ 2017-10-16 20:14 天文-HITer
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2017年10月4日
翻译:MLAPP(2.2节 概率论简要回顾)
摘要: 笔者:尝试翻译MLAPP(Machine Learning: a Probabilistic Perspective)一书,供机器学习的学者参考,如有错误理解之处请指出,不胜感激!(如需转载,请联系本人: "jtianwen2014" ,并注明 "出处" ,本书翻译在 "GitBook" 上同步更新
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posted @ 2017-10-04 08:52 天文-HITer
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2017年10月3日
翻译:MLAPP(2.1节 概率概述)
摘要: 笔者:尝试翻译MLAPP(Machine Learning: a Probabilistic Perspective)一书,供机器学习的学者参考,如有错误理解之处请指出,不胜感激!(如需转载,请联系本人: "jtianwen2014" ,并注明 "出处" ,本书翻译在 "GitBook" 上同步更新
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posted @ 2017-10-03 20:08 天文-HITer
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2017年6月19日
知识图谱表示学习与关系推理(2016-2017)(三)
摘要: 笔者:整理2016 2017年ACL、EMNLP、SIGIR、IJCAI、AAAI等国际知名会议中实体关系推理与知识图谱补全的相关论文,供自然语言处理研究人员,尤其知识图谱领域的学者参考,如有错误理解之处请指出,不胜感激!(如需转载,请联系本人: "jtianwen2014" ,并注明 "出处" )
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posted @ 2017-06-19 11:40 天文-HITer
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2017年6月15日
知识图谱表示学习与关系推理(2016-2017)(二)
摘要: 笔者:整理2016 2017年ACL、EMNLP、SIGIR、IJCAI、AAAI等国际知名会议中实体关系推理与知识图谱补全的相关论文,供自然语言处理研究人员,尤其知识图谱领域的学者参考,如有错误理解之处请指出,不胜感激!(如需转载,请联系本人: "jtianwen2014" ,并注明 "出处" )
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posted @ 2017-06-15 14:01 天文-HITer
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2017年6月13日
知识图谱表示学习与关系推理(2016-2017)(一)
摘要: 笔者:整理2016 2017年ACL、EMNLP、SIGIR、IJCAI、AAAI等国际知名会议中实体关系推理与知识图谱补全的相关论文,供自然语言处理研究人员,尤其知识图谱领域的学者参考,如有错误理解之处请指出,不胜感激!(如需转载,请联系 "本人:jtianwen2014" ,并注明 "出处" )
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posted @ 2017-06-13 11:29 天文-HITer
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2017年6月11日
ACL2016信息抽取与知识图谱相关论文掠影
摘要: 实体关系推理与知识图谱补全 如需转载,请联系 "本人:jtianwen2014" ,并注明 "出处" "Unsupervised Person Slot Filling based on Graph Mining" 作者:Dian Yu, Heng Ji 机构:Computer Science De
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posted @ 2017-06-11 14:53 天文-HITer
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2015年3月12日
决策树之信息与熵的计算
摘要: 一、引言之前提到的k-近邻算法是分类数据最简单最有效的算法。k-近邻算法是基于实例的学习,使用算法时我们必须有接近实际数据的训练样本数据。而且,k-近邻数据必须保全全部数据集,如果训练数据集的很大,必须使用大量的存储空间,此外k-近邻算法必须对数据集中的每个数据计算距离,这是非常耗时的。另外,对于数...
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posted @ 2015-03-12 21:57 天文-HITer
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