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RSS订阅原创 文本分类基于imdb
一个文本分类的小demo—基于imdb数据集准备整理整理keras跑各种nlp的文本算法。这里首先是文本分类。在colab上直接跑的，因为实在太穷了，还想体会gpu的感觉。。。这里参考大佬的做法首先下载数据from keras.datasets import imdbimport keras(train_x, train_y), (test_x, text_y)=keras.datasets.imdb.load_data(num_words=20000)print("Training ent
2020-07-21 11:13:11
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原创 pytorch回归实战--基于阿里天池二手车售价预测
这次是学了这么长时间的pytorch想用一下，找了阿里天池的二手车数据竞赛。这里给一个基本版的结果。应该能做到500分，后面换一些特征和随机森林融合的话大概能做的400。参考了论坛里的数据处理方法。Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task3 特征工程一、数据清洗首先导入包import warningswarnings.filterwarnings('ignore')import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyp
2020-05-14 11:25:21
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原创 使用维基百科中文语料进行word2vec训练–远程到旧电脑notebook上进行计算
使用维基百科中文预料进行训练–远程到旧电脑notebook上进行计算家里有一台还不错i7的CPU的旧电脑，但是不用了，然后我装了deepin当计算器用。最近也正在学Word2vec，所以想下载一个中文词库然后训练下。本文大纲1.维基百科中文语料下载这里提供词库通过词库下载中文语料这里我选择的是zhwiki-20200420-pages-articles1.xml-p1p162886。词...
2020-04-26 21:23:14
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原创 MLE和MAP以及他们之间和正则的关系
这里我们将简单的介绍MLE和MAP以及他们之间和正则的关系什么是MLE和MAP假设我们有一组数据，这组数据有一个对应的参数值，MLE让我们根据数据去对参数值进行直接估计；MAP则是先验的给出参数值的相关信息然后结合数据对参数值进行估计。比如扔硬币的问题，这里假设我们估计参数为硬币正面朝上的概率，假设我们扔硬币10次，其中7为正面。我们通过MLE可以得到硬币正面朝上的概率为0.7。这步如果不...
2020-04-17 21:56:51
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原创 最大似然估计MLE的原理和实用例子
最近在学习机器学习的一些理论知识，手推了一些公式，在查MLE的时候发现网上写好多MLE的文章理论性太强，不太能看得懂，所以想把自己是怎么理解MLE的说出来让大家看一看。我尽量找最通俗的方式。接下来举一个最简单的例子：扔硬币具体的问题是要扔硬币时计算硬币出现正面的概率假设我们扔硬币扔了10次 出现结果数据集D={正，反，正，反，正，正，正，反，反，正}这里我们定义Φ:The probabil...
2020-04-17 21:55:11
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原创 逻辑回归原理与推导详解
这里写目录标题逻辑回归分类模型举例逻辑回归分类器逻辑回归是不是线性分类器求解逻辑回归随机梯度下降(GSD),mini-batch和梯度下降逻辑回归本文将介绍逻辑回归的基本理论知识。emmmm，举个例子看一下，逻辑回归的基本应用，贷款违约的问题年龄工资学历是否逾期183000初中是195000大学本科否3010000大学本科否35...
2020-04-08 20:36:53
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空空如也
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