在本教程中，你将明白怎样使用一个简单的 Keras 模型来训练和评估用于多分类问题的人工神经网络。 在 自然语言处理 中，词性标注是一件众所周知的任务。它指的是将单词按词性分类（也称为词类或词性类别）。这是一种有监督的学习方法。 人工神经网络 已成功应用于词性标注，并且表现卓越…

最近在看《机器学习实战》这本书，因为自己本身很想深入的了解机器学习算法，加之想学python，就在朋友的推荐之下选择了这本书进行学习。 一 . K-近邻算法（KNN）概述 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配…

Kaggle作为公认的数据挖掘竞赛平台，有很多公开的优秀项目，而其中作为初学者入门的一个好的项目就是：泰坦尼克号生还者预测。 可能这个项目好多朋友也听说过，可能很多朋友也做过。但是项目完成后，是否有很好的反思总结呢？很多朋友只是潦草的敷衍过去了，知道大概的套路了就没再去看。其实…

平时我们说的训练神经网络就是最小化损失函数的过程，损失函数的值衡量了模型在给定数据集下的表现（拟合）能力。 位于三维空间里的任意一个点都可以找到与之相切的平面，在高维的情况下也能找到超平面与其相切。那么在相切平面上的任意一个点都有多种方向，但只有一个方向能使该函数值上升最快，这…

LightGBM，XGBoost作为非常经典的GBDT模型，网上原理和实战代码都一大堆。但是看了几个公式，写了几行代码。是不是总觉得心里空空的。直到有一次被面试官问道。给你一堆数据，让你用GBDT模型去处理。这些数据在模型内部是如何运行的呢，最终答案如何得到的呢？虽然现场可以结…

计算机擅长处理结构化的数据，像电子表格和数据库表之类的。但是我们人类的日常沟通是用词汇来表达的，而不是表格，对计算机而言，这真是件棘手的事。 遗憾的是，我们并不是生活在处处都是结构化数据的时代。 这个世界上的许多信息都是非结构化的 —— 不仅仅是英语或者其他人类语言的原始文本。…

每个深度学习项目背后的数学知识。 深度学习是机器学习的一个子领域，涉及一些模仿人脑结构和功能的人工神经网络算法。 线性代数是一种连续的而非离散的数学形式，许多计算机科学家对它几乎没有经验。对于理解和使用许多机器学习算法，特别是深度学习算法，理解线性代数是非常重要的。 线性代数，…

MIT 线性代数笔记