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RSS订阅原创 机器学习（深度学习）为什么需要训练，训练出来的模型具体又是什么？
很多新手在初学机器学习/深度学习中，会产生这样的疑问？为什么要训练模型，模型是什么，如何训练…1、机器学习中大概有如下步骤：确定模型----训练模型----使用模型。模型简单说可以理解为函数。确定模型是说自己认为这些数据的特征符合哪个函数。训练模型就是用已有的数据，通过一些方法（最优化或者其他方法）确定函数的参数，参数确定后的函数就是训练的结果，使用模型就是把新的数据代入函数求值。通俗来讲：你可以把机器想象成一个小孩子，你带小孩去公园。公园里有很多人在遛狗。 简单起见，咱们先考虑二元
2022-04-17 23:16:17
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原创 一些关于conda的介绍及命令
Anaconda是一个包含数据科学常用包的 Python 发行版本。它基于 conda ——一个包和环境管理器——衍生而来。安装Anaconda，包含了conda包。你可以使用conda环境管理器分隔不同项目的包。你常常要使用依赖于某个库的不同版本的代码。例如，你的代码可能使用了 Numpy 中的新功能，或者使用了已删除的旧功能。实际上，不可能同时安装两个 Numpy 版本。你要做的应该是，为每个 Numpy 版本创建一个环境，然后在项目的对应环境中工作。查看虚拟环境：conda info -e
2022-04-17 18:08:04
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原创 初学NLP的相关概念
机器学习：从大量的个样本中，寻找可以较好预测未见过所对应的函数。实例：在我们日常生活的学习中，大量的就是历年真题，是题目，而是对应的正确答案。高考时将会遇到的往往是我们没见过的题目，希望可以通过做题训练出来的解题方法来求解出正确的。如果可以见到所有的情况，那么只需要记住所有的 所对应的 就可以完美预测。但正如高考无法见到所有类型的题一样，我们无法见到所有的情况。这意味着，机器学习需要从有限的例子中寻找到合理的 。高考有两个方向提高分数（机器学习从俩个方面...
2022-04-07 17:20:29
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原创 实体识别（一）
实体识别（命名实体识别）：一、概念1.实体：指客观存在、并可相互区别的事物，实体可以是具体的人、事、物，也可以是概念。2.命名实体：以名称为标识的实体。即我们听到一个名字，就能知道这个东西是哪个具体的事物。 命名实体识别主要分类：3 大类（实体类、时间类和数字类） 7 小类（人名、地名、组织名、机构名、时间、日期、货币和百分比）但随着 NLP 任务的不断扩充，在特定领域中会出现特定的类别。比如医药领域中，药名、疾病等类别。 实体类型是根据需求人为定义的，这种定义可以是有层次..
2022-04-06 18:16:43
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空空如也
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