春卷同学的博客

 原博地址：https://blog.youkuaiyun.com/wangjian1204/article/details/52149199当运算数据数量很大且稀疏的时候，使用稀疏的数据存储格式可以节省大量的存储空间且加快计算速度。本文介绍三种比较常见的稀疏矩阵表示方式：COO（Coordinate Format坐标表示），CSR（Compressed Sparse Row行压缩），CSC（Compr...

概率建模概率建模（probabilistic modeling）是统计学原理在数据分析中的应用。它是最早的机器学习形式之一，至今仍在广泛使用。其中最有名的算法之一就是朴素贝叶斯算法。朴素贝叶斯是一类基于应用贝叶斯定理的机器学习分类器，它假设输入数据的特征都是独立的。这是一个很强的假设，或者说“朴素的”假设，其名称正来源于此。logistic 回归（logistic regression...

如果是python3.x的用户，要将pip换成pip3使用pip3之前，最好pip3 install --upgrade pip来将pip更新至最新版

普通的MLP和CNN都没有事件维度，可以从RNN开始引入了事件维度，这在理解上给我们带来了一些困难，笔者为了避免遗忘，将这种区别和特点记录如下。（没时间画图，就看文字吧，写的比较简单。。。）资料 https://zhuanlan.zhihu.com/p/36455374这篇博客讲的其实很清楚了，为了帮助理解，我总结如下:：1. RNN可以看成是有t个3层的全连接神经网络，从1-t代...

转自https://blog.youkuaiyun.com/sinat_29694963/article/details/79177832 1、语料相关说明第一种方法是去网上下载相关语料，我这里有一个英文语料模型点我下载，它适合于使用word2vec英文训练的语料，约96M，包括常用的英文词汇。而由于中文语料比较少，暂时也是写前期代码测试，就去网上下载了《倚天屠龙记》小说全集，为txt格式，作...

转自https://blog.youkuaiyun.com/luoxinyurose/article/details/77648347?locationNum=11&fps=1 简单的总结一下最近学的word2vec不知道自然语言处理有没有发展前景，先学了再说，只有好处没有坏处。word2vec将词转化为向量，可以为后续的处理，比如说生成歌词，生成唐诗之类的应用做铺垫。生成一个word2...

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html#sklearn.linear_model.LinearRegressionhttp://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.r2_s...

下面以sklearn的KNeighbors模型举例：1.对于分类（Classifier）模型，score函数计算的是精确度。底层是accuracy_scorehttp://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.RadiusNeighborsClassifier.html#sklearn.neighbors.R...

朱小虎XiaohuZhuhttps://www.jianshu.com/u/696dc6c6f01c【实战】TF-IDF,WORD2VEC,机器学习算法，深度学习算法在新浪新闻分类表现https://blog.youkuaiyun.com/qq_41664845/article/details/80305101【API爬虫】30分钟百万条新浪新闻信息爬取。python得极速之旅...