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浅谈人工智能:现状、任务、构架与统一 | 正本清源
朱松纯 加州大学洛杉矶分校UCLA统计学和计算机科学教授视觉、认知、学习与自主机器人中心主任VCLA@UCLA 2017年11月02日刊登于《视觉求索》微信公众号目录 引言 第一节 现状:正视现
为什么XGBoost在机器学习竞赛中表现如此卓越?
tree boosting(树提升)已经在实践中证明可以有效地用于分类和回归任务的预测挖掘。 之前很多年来,人们所选择的树提升算法一直都是 MART(multiple additive regression tree/多重累加回归树)。但从 2015 年开始,一种新的且总是获胜…
减少该死的 if else 嵌套
if else作为每种编程语言都不可或缺的条件语句,我们在编程时会大量的用到。但if else一般不建议嵌套超过三层,如果一段代码存在过多的if else嵌套,代码的可读性就会急速下降,后期维护难度也大大提高。所以,我们程序员都应该尽量避免过多的if else嵌套。
自然语言处理领域重要论文&资源全索引
本人从事自然语言处理任务(NLP)的研究已经有很长时间了,有一天我想到,我需要为庞大的 NLP领域做一个概览,我知道自己肯定不是想要一睹 NLP 任务的全貌的第一个人。 我曾竭尽所能的研究过尽可能多种类型的 NLP 任务,但由于个人知识的局限,我承认还远远没有穷尽整个领域。目前…
30道题测试你的NLP水平
近日,analyticsvidhya 上出现了一篇题为《30 Questions to test a data scientist on Natural Language Processing [Solution: Skilltest – NLP]》的文章,通过 30 道题的测试,帮助数据科学家了解其对自然语言处理的掌握水平。同时文章还附上了截至目前的分数排行榜,最高得分为 24(超过 250 人参与了测试)。如果你也是一名数据科学家,或者相关爱好者,不妨也来比试一下。
我是这样一步步理解--主题模型(Topic Model)、LDA(案例代码)
1. LDA模型是什么 一个函数:gamma函数。 四个分布:二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布。 一个概念和一个理念:共轭先验和贝叶斯框架。 两个模型:pLSA、LDA。 关于LDA有两种含义,一种是线性判别分析(Linear Discriminant …
Laravel测试驱动开发 -- 反向单元测试
作为CRUD Unit Testing in Laravel5的第二部分,在这篇文章中我们将来讨论反向测试。 还记得吗在创建carousel的migration文件时,我们把link字段设置为可空,而title和src字段设置成了不允许为空。 所以我们预期当尝试设置title和…
NLP领域的ImageNet时代:词嵌入已死,语言模型当立
选自the Gradient,作者:Sebastian Ruder,机器之心编译。 自然语言处理(NLP)领域正在发生巨变。 长期以来,词向量一直是自然语言处理的核心表征技术。然而,其统治地位正在被一系列令人振奋的新挑战所动摇,如:ELMo、ULMFiT 及 OpenAI tr…
从1400篇机器学习文章中精选出Top 10,帮你找找上班的感觉!
最近,经常为AI学习者提供优质学习资源的Mybridge对近1400篇机器学习文章进行了排名,挑选了10篇有助于提升你技能的文章(0.7%的几率)。 文章列表中的主题有:Google Brain,AlphaGo,生成维基百科,矩阵微积分,全局优化算法,Tensorflow项目模…