首页
AI Coding
NEW
沸点
课程
直播
活动
AI刷题
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
会员
登录
注册
机器学习相关
Himon
创建于2021-09-24
订阅专栏
本专栏介绍偏传统的机器学习算法相关的基础知识
暂无订阅
共8篇文章
创建于2021-09-24
订阅专栏
默认顺序
默认顺序
最早发布
最新发布
面试知识点总结(机器学习)
记录面试过程中遇到的各种机器学习相关知识点,比较分散,比较干。包括传统机器学习算法,深度学习算法等。
激活函数总结
首先激活函数的作用是:对模型加入非线性因素,解决线性模型无法解决的问题。通过下图可以很清楚看到加入激活函数之后的变化: 下边对常用的激活函数做一个总结: Sigmoid 公式: $$ f(z) = \
Transformer相关
关于Transformer相关的知识点: 1. 残差 2. Layer Normalization 3. 两种mask:padding mask和sequence mask 4.等
隐马尔可夫模型(HMM)
1. 隐马尔可夫模型定义 隐马尔可夫模型,根据字面意思。首先它一定存在马尔可夫链,即服从马尔可夫性质:无记忆性。也就是说,某一时刻的状态只受前一时刻影响,而与更早的状态无关。其次,“隐”的意义是,对某
最大似然估计(MLE)
用一句话解释最大似然估计:它是一种模型参数估计方法,就是利用已知的样本分布,反推最有可能(出现概率最大)导致这种样本分布的模型参数。如果这样说还觉得抽象,我再举个例子。你放假在家,你妈妈会随时观察你1
LSTM+Attention实现seq2seq深度解析
1. LSTM理论介绍 几个关键点: 每一层实际上只有一个LSTM cell在运行,不同时刻共享权重的。所谓时刻就是按照输入序列,每个时刻输入一个token的向量来运算。 定义网络与batch_siz
处理标注错误的样本(learning with noisy labels)
机器学习任务最重要的是高质量的数据,而“高质量”在现实生产中往往很难实现,数据中或多或少都会有噪音。那么,除了人工清理噪音,还有一种思路,是通过算法的层面来进行“带噪学习”。本文就介绍相关的算法。
Learning To Rank算法和评价指标
排序学习是推荐、搜索、广告的核心方法,而LTR就是专门做排序任务的一个有监督的机器学习算法。所以,LTR仍然是传统的机器学习处理范式,构造特征,学习目标,训练模型,预测。LTR一般分为三种类型,