神经网络学习笔记1 为什么选择神经网络无论是线性回归还是逻辑回归，当特征太多时计算的负荷会变得很大。例如当我们的训练对象是一组50X50分辨率的图片时，我们将会有2500个特征，当我们进一步将其构成一个两两组合的多项式模型时就会有2500的平方个特征。因此我们需要更适合的模型。2 神经...

最近由于实验需要，收集整理了关系抽取方向的数据集，主要包括SemEval、Wiki80、NYT10。目前来说全监督的关系抽取任务一般在SemEval上做，远程监督的关系抽取任务一般在NYT10上做。SemEval数据集来源SemEval数据集来自于2010年的国际语义评测大会中Task 8:” Multi-Way Classification of Semantic Relations Be...

大规模机器学习1 大规模机器学习可行性由之前机器学补充里的知识可知，有的时候并不是数据越多对算法越好，当方差偏小的时候，说明此时的拟合度会比较大，数据缺乏泛性，这个时候使用更大的数据集可能会对算法有帮助。这个时候，我们可以绘制学习曲线，根据学习曲线判断是否需要更...