wzxsjdt的专栏

基础性研究：网络架构优化理论对抗训练数据增强半监督学习域迁移遗传算法增强学习meta learningauto-ml多任务学习多模态学习：不同类型的数据集，一起用进来（图像+文本，结构化信息+文本）集成学习图网络知识图谱机器推理：1+1=2 2+2=4 => 4+4=8NLP算法：预训练语言模型，xlnet文本...

本文对机器学习模型常见的评价指标进行梳理：准确率、召回率、F-score、AUC、ROC、敏感度、特异度等

本文所述回归模型包括：线性回归、逻辑回归、softmax回归一. 线性回归二. 逻辑回归三. softmax回归深度学习的本质是，对输入数据深度提取特征，后接可进行梯度下降的分类器，主要是接逻辑回归或softmax回归。...

一 引言语言的本质是信息的编码，如何把自然语言用更好的计算机能理解的数学表示出来，是自然语言处理的重要内容。从最常用的one-hot到各种基于统计的参数模型，再到最近的基于神经网络的word2vec、bert等模型，都是为了更好的表征自然语言。简而言之，嵌入向量空间的词向量vector是表达自然语言最好的方式。语言表征的终极目标：本文先分析词向量的发展，再分析word2ve...