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统计学习方法-理论知识学习笔记

目录前言:1 统计学习的方法概论1.1 统计学习1.1.1 统计学习特点1.1.2 统计学习的对象1.1.3 统计学习的目的1.1.4 统计学习的方法1.1.5 统计学习的研究1.1.6 统计学习的重要性1.2 监督学习1.2.1 基本概念1.3 统计学习三要素1.3.1 模型1.3.2 策略1.3.3 算法1.4 模型评估与模型选择1.4.1 训练误差与测试误差1.5 正则化与交叉验证1.5.1

知识图谱入门学习笔记(六)-关系抽取

目录0 前言:1 语义关系:1.1 句法关系1.1.1 替代关系​1.1.3 同现关系(Relations of Co-occurence)2 关系抽取的用处2.1 关系抽取中的特征2.1.1 学习语义关系的方法2.1.2 特征2.1.3 实体特征Basic entity features2.1.4 关系特征3 关系抽取数据集3.1 语义关系学习的标注数据3.2 基于模板的实体关系抽取3.2.1

#知识图谱
知识图谱入门学习笔记(二)-知识表示

目录1 知识表示的概念1.1 知识表示方法1.2 知识表示的分类观点1.3 知识表示的发展2.1 语义网络2.2 产生式系统2.3 框架系统(Frame Systems)2.4概念图(Conceptual Graph)2.4.1 描述逻辑(Description Logic)Horn子句2.4.2 描述逻辑3.1 RDF(Resource Description Framework)3.1.1 R

#知识图谱
C++ Linux Web Server 面试基础篇-操作系统(四、线程通信)

所谓「零拷贝」描述的是计算机操作系统当中,CPU不执行将数据从一个内存区域,拷贝到另外一个内存区域的任务。通过网络传输文件时,这样通常可以节省 CPU 周期和内存带宽。

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#面试#c++#linux
知识图谱入门学习笔记(五)-知识抽取之数据采集&命名实体识别

目录1 数据采集原理和技术2 知识抽取:命名实体识别2.1实体识别2.2 基于规则和词典的命名实体识别流程2.3 基于机器学习的方法主要包括:2.4 基于深度学习的实体识别​2.5 基于半监督学习的实体识别2.6 基于迁移学习的实体识别机器学习与迁移学习2.7 基于预训练的实体识别参考文献:1 数据采集原理和技术爬虫原理请求和响应多线程并行爬取反扒机制进队这些参考一下自己之前学的爬虫知识,详细见P

#知识图谱
Git 冲突处理指南:如何高效解决代码冲突

本指南全面探讨了使用Git进行版本控制时冲突的管理与解决。从基础的Git操作到高级技巧,从预防策略到自动化工具,我们详尽介绍了多种方法来应对在多人协作中常见的代码冲突。重点包括:Git基础与冲突理解:解释了Git如何工作及冲突产生的原因。手动解决冲突:通过命令行操作及使用图形化工具来手动解决合并时的冲突。预防措施与最佳实践:介绍了代码审查的重要性及定期同步的好处,以减少冲突。高级Git技巧:探讨了

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#git#elasticsearch#大数据
神经网络基础学习笔记(六)卷积神经网络

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)7.1 整体结构之前介绍的神经网络中,相邻层的所有神经元之间都有连接,这称为全连接(fully-connected)。CNN7.2 卷积层全连接层存在什么问题呢?那就是数据的形状被“忽视”了。比如,输 入数据是图像时,图像通常是高、长、通道方向上的3维形状。CNN 中,有时将卷积层的输入输出数据称为特征图(featur

#机器学习
神经网络基础学习笔记(三)神经网络的学习

前言:上一章讲了神经网络前向传播内容,这一章讲如何根据数据训练出相关权重参数的过程。我们在实战中直接得出了参数权重,接下爱我们要学习4.1从数据中学习介绍神经网络的学习,即利用数据决定参数值的方法。我们将针对上一个实验的训练集进行学习4.1.1数据驱动图像的特征量通常表示为向量的形式。前面学习过分类算法SVM以及KNN,我们手动提取特征向量。深 度 学 习 有 时 也 称 为 端 到 端 机 器

神经网络基础学习笔记(四)误差反向传播法

前言:数值微 分虽然简单,也容易实现,但缺点是计算上比较费时间。本章我们将学习一 个能够高效计算权重参数的梯度的方法——误差反向传播法正确理解误差反向传播法:一种是基于数学式; 另一种是基于计算图(computational graph)5.1 计算5.1.1 用计算图求解节点用○表示,○中是计算的内 容。也可以表示为:...

文心一言话题的思考

在研究生阶段同样是做自然语言处理分析的,明显能感受到国内的问答系统并不输给国外,最近看了一些文章和论文大多吹捧ChatGPT,贬低百度的发言,我觉得大可不必,文心一言的发布,或许真的能表明国内版本的问答系统的落地,一个真正由国内开发并且能给大多数国民使用这个初心和举措我觉得就应该被认可!3月16日,百度直播的宣讲会上有这么一句话,让我充满了期待:不曾想象的提问,有着不曾想象的回答对于大多数国人来说

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#前沿技术
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