小象学院自然语言处理第二期---笔记

参考链接:机器学习:完整机器学习项目流程,数据清洗

出错:

chmod能改变权限,-R是目录下所有文件,777就是高权限(读、写、执行)

chmod -R 777 * 意思就是将当前目录下所有文件都给予777权限

这个在服务器里不能随便敲的,不能在根目录下进行此命令,因为有些进程是指定权限(如755、700...)才能运行的...,导致打不开linux系统,需重装。
 

 

1.信息熵:

2.交叉熵:

3.KL-Divergence

链接:https://blog.youkuaiyun.com/sallyyoung_sh/article/details/54406615

参考链接:https://blog.youkuaiyun.com/scw1023/article/details/59109922

 

4.Bag of Words

5.Semantic Similarity

6.TF-IDF

 

7.word2vec

自己总结的文章:https://blog.youkuaiyun.com/lyf52010/article/details/84992490

 

8.伯努利分布-->二项分布

9.EM模型和混合模型  https://blog.youkuaiyun.com/lin_limin/article/details/81048411

HMM模型 CRF条件场 PLSA LDA 还比较欠缺,等后面再补

本教程为官方授权出品伴随着大数据时代的到来,作为发掘数据规律的重要手段,机器学习已经受到了越来越多的关注。而作为机器学习算法在大数据上的典型应用,推荐系统已成为各行业互联网公司营销体系中不可或缺的一部分,而且已经带来了真实可见的收益。目前,推荐系统和机器学习已经成为各大公司的发力重点,众多知名公司(如亚马逊、netflix、facebook、阿里巴巴、京东、腾讯、新浪、头条等)都在着眼于将蕴含在庞大数据中的宝藏发掘出来,懂机器学习算法的大数据工程师也成为了新时代最紧缺的人才。精心打造出了机器学习与推荐系统课程,将机器学习理论与推荐系统项目实战并重,对机器学习和推荐系统基础知识做了系统的梳理和阐述,并通过电影推荐网站的具体项目进行了实战演练,为有志于增加大数据项目经验、扩展机器学习发展方向的工程师提供更好的学习平台。本课程主要分为两部分,机器学习和推荐系统基础,与电影推荐系统项目实战。第一部分主要是机器学习和推荐系统基础理论的讲解,涉及到各种重要概念和基础算法,并对一些算法用Python做了实现;第二部分以电影网站作为业务应用场景,介绍推荐系统的开发实战。其中包括了如统计推荐、基于LFM的离线推荐、基于模型的实时推荐、基于内容的推荐等多个模块的代码实现,并与各种工具进行整合互接,构成完整的项目应用。通过理论和实际的紧密结合,可以使学员对推荐系统这一大数据应用有充分的认识和理解,在项目实战中对大数据的相关工具和知识做系统的回顾,并且可以掌握基本算法,入门机器学习这一前沿领域,为未来发展提供更多的选择,打开通向算法工程师的大门。谁适合学:1. 有一定的 Java、Scala 基础,希望了解大数据应用方向的编程人员2. 有 Java、Scala 开发经验,了解大数据相关知识,希望增加项目经验的开发人员3. 有较好的数学基础,希望学习机器学习和推荐系统相关算法的求职人员
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