机器学习/深度学习/NLP-3-MLP(多层感知机）MLP定义输入层到隐藏层隐藏层到输出层MLP整体公式参考MLP定义多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network），由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层可以设置一层或多层，如下图：在MLP中，各层间是全连接的。由输入层伊始，经由隐藏层到输出层，完成对

谷歌浏览器输入地址后http自动转https解决方法点击地址栏旁边的锁，再点击网络设置往下拉，找到：不安全内容，默认是屏蔽状态，改为允许状态，再去访问http点击地址栏旁边的锁，再点击网络设置往下拉，找到：不安全内容，默认是屏蔽状态，改为允许状态，再去访问http

arg是变元（即自变量argument）的英文缩写。arg min 就是使后面这个式子达到最小值时的变量的取值arg max 就是使后面这个式子达到最大值时的变量的取值例如 函数F(x,y):arg min F(x,y)就是指当F(x,y)取得最小值时，变量x,y的取值arg max F(x,y)就是指当F(x,y)取得最大值时，变量x,y的取值...

大佬分享搜索主要经历四个阶段：召回、粗排、精排和重排，最后呈现给用户最终的结果。而召回的结果主要来自两个部分：倒排检索和语义召回。传统的倒排检索依赖字面匹配，很难去召回一些语义相似但是字面不匹配的商品。传统的语义召回策略有人工干预召回、人工构建同义词表进行同义词替换等等。但是相比于深度语义模型，这些技术费时费力，并且覆盖率低下，很难适应快速增长的海量商品的召回需求。今天想要和大家分享的是在深度学习

机器学习-1-常用激活函数sign和sigmoidsignsigmoidsoftmaxtanhRelu参考文献sign和sigmoidsignsign(x)或者Sign(x)叫做符号函数，在数学和计算机运算中，其功能是取某个数的符号（正或负）：图解：sigmoidsigmoid函数也叫Logistic函数，用于隐层神经元输出，取值范围为(0,1)，它可以将一个实数映射到(0,1)的区间，可以用来做

git push时出现这个错误提示，一般是本地设置github的ssh连接时，设置了无密码，没配置好。可用下面这个命令进行解决：git remote set-url origin git@github.com:用户名/仓库名.git

官方参考文档：https://huggingface.co/docs/transformers/training#additional-resources#transformer bert微调实例：以imdb数据集为基础（二分类），进行文本分类任务的微调#进行下列步骤之前，要先安装好transformer和pytorch#导入数据,该数据集是一个具有三个键的字典："train","test"和"u

机器学习/深度学习/NLP-3-LR、SVM、GBDT、RandomForest、xgboost、boostingLRSVMGBDTRandomForestxgboostboostingLRSVMGBDTRandomForestxgboostboosting

【代码】高速下载hugging face模型。

机器学习/深度学习/NLP-7-准确率acc、精确率P、召回率R、F1、交叉熵TP/FN/FP/TN准确率acc精确率P召回率RF1实例交叉熵TP/FN/FP/TNTP: Ture Positive 把正的判断为正的数目。FN: False Negative 把正的错判为负的数目。FP: False Positive 把负的错判为正的数目。TN: True Negative 把负的判为负的数目。准