东风造极

1、使用图 (Graph) 来表示计算任务. 2、在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (Context) 中执行图. 3、使用 张量(Tensor) 表示数据. 4、通过 变量 (Variable) 维护状态. 5、使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(…

这篇word2vec教程2中（教程1 Word2Vec教程-Skip-Gram模型），作者主要讲述了skip-gram 模型优化的策略-Negative Sampling，使得模型更加快速地训练。

第一步：收集和清洗数据数据链接：https://grouplens.org/datasets/movielens/下载文件：ml-latest-small导入ratings.csv文件结果：userI

在上周六，看了掘金的课堂。这次的课堂和之前的不一样，因为这次涉及的领域是人工智能，讲的内容也是如何自学人工智能（AI）。这个主题，领域对于我自己而言，是一个关注但是陌生的主题，不同所从事的前端。 在描述课堂之前，先大概介绍下人工智能的各方面。 引用百科的说法：人工智能是研究、开…

目前网络上存在很多编译好的机器学习、深度学习工具箱，在某些情况下，直接调用已经搭好的模型可能是非常方便且有效的，比如Caffe、TensorFlow工具箱，但这些工具箱需要的硬件资源比较多，不利于初学者实践和理解。因此，为了更好的理解并掌握相关知识，最好是能够自己编程实践下。

做为一个灌水混毕业的博士，投的论文最新审稿意见看到希望，看到有工作同学发了内推的链接，就让帮忙推了几家机器学习算法工程师的实习（腾讯阿里网易）。前后大半个月笔试面试好几场，总结一下面经回馈牛客。 女朋友在广州又不想换工作的情况下，微信的机器学习算法工程师是最适合我实习的岗位了，…

本篇博客主要记录的是集成学习中的Boosting提升算法的相关实现，主要分为以下四个部分，Boosting的提出，Boosting经典算法Adaboost的分析与实现，Adaboost算法的特例提升树的分析，梯度提升算法GBDT的提出原因及分析。

相比学术界追求的模型创新性，我们更加关注技术实践在落地场景的效果，力求以简单而有效的方法来解决实际业务问题。为解决上述问题，我们从0到1，围绕酒店图像智能化进行了一系列研究和探索。