A哟小伙z

动态规划难吗？说实话，我觉得很难，特别是对于初学者来说，我当时入门动态规划的时候，是看 0-1 背包问题，当时真的是一脸懵逼。后来，我遇到动态规划的题，看的懂答案，但就是自己不会做，不知道怎么下手。就像做递归的题，看的懂答案，但下不了手，关于递归的，我之前也写过一篇套路的文章，…

本篇博客主要是记录自然语言处理中的文本分类任务中常见的基础模型的使用及分析。

无论是研究方向是 AI 方面的学生，或者是做机器学习方面的算法工程师，在掌握基础的机器学习相关知识后，都必须掌握搜索论文的技能，特别是研究或者工作领域方向的最新论文，更进阶一点的技能，就是可以复现论文的算法，这是在论文作者没有开源代码的时候的一个解决办法，但是在能够掌握这项技能…

信息熵是信息论和机器学习中非常重要的概念，信息是一个很抽象的概念，如何量化信息呢？香农提出了‘信息熵’概念来解决了这个问题。本篇博客主要是详细记录信息熵中的一些概念 (自信息，熵，交叉熵，相对熵，互信息，决策树中相关的熵)

独立的 TensorFlow 代码，有简单的 API 且无依赖关系。 链接到论文中的 BERT-Base 和 BERT-Large 预训练版本。 一键复制论文中的 MultiNLI 和 SQuAD v1.1 结果。 包含预训练数据生成和训练的代码。 可以链接到 Colab，从而…

1.使用TensorFlow搭建一个3层的神经网络(输入层,隐藏层,输出层)的模型训练经典的MNIST数据集，从而来预测手写体数字。 2.训练过程中使用TensorBoard来可视化训练过程中参数数据

本篇博客记录的是使用python实现两个个决策树相关的算法模型—— ID3、C4.5。其中训练模型使用的数据集是Adult。尽管Sklearn包中都有这些算法的实现，但是自身根据算法思路实现一遍也是美滋滋的，其中酸甜自知(话说可以提高一定的代码编写能力和调试程序的能力)