进化策略和遗传算法统称为进化算法，二者的思想很类似，但步骤和应用方向有所差别。对遗传算法感兴趣的可以参考博客：遗传算法讲解这篇文章主要讲解进化策略，从以下三个方面入手：进化策略的思想进化策略与遗传算法的差别进化策略的两个实例（对第一部分和第二部分的理解可以在看完第三部分有一个认识后，在进一步回过头来理解）一、进化策略的思想：1，进化策略：（1）进化策略的认识：进

在了解vqa问题的论文时，发现有很多论文采用了记忆网络的思路，模拟推理过程，这篇文章主要总结关于记忆网络的三篇经典论文，目的是对记忆网络有个认识。分别是：MEMORY NETWORKS，End-To-End Memory Networks，Ask Me Anything: Dynamic Memory Networks for Natural Language Processing一，MEMO..

机器学习模型训练测试完整步骤

前言：在机器学习训练完模型之后我们要考虑模型的效率问题，常用的模型效率分析手段有：研究模型学习曲线，判断模型是否过拟合或者欠拟合，并做出相应的调整；对于模型权重参数进行分析，对于权重绝对值高/低的特征，可以对特征进行更细化的工作，也可以进行特征组合；进行bad-case分析，对错误的例子分析是否还有什么可以修改挖掘模型融合：模型融合就是训练多个模型，然后按照一定的方法集成过个模型，应为...

文本分类问题：给定文档p（可能含有标题t），将文档分类为n个类别中的一个或多个文本分类应用：常见的有垃圾邮件识别，情感分析文本分类方向：主要有二分类，多分类，多标签分类文本分类方法：传统机器学习方法（贝叶斯，svm等），深度学习方法（fastText，TextCNN等）本文的思路：本文主要介绍文本分类的处理过程，主要哪些方法。致力让读者明白在处理文本分类问题时应该从什么方向入手，重...

前言：在机器学习训练完模型之后我们要考虑模型的效率问题，常用的模型效率分析手段有：研究模型学习曲线，判断模型是否过拟合或者欠拟合，并做出相应的调整；对于模型权重参数进行分析，对于权重绝对值高/低的特征，可以对特征进行更细化的工作，也可以进行特征组合；进行bad-case分析，对错误的例子分析是否还有什么可以修改挖掘模型融合：模型融合就是训练多个模型，然后按照一定的方法集成过个模型，应为...

ps：这是对模式识别与机器学习这本书的学习笔记，主要是一些自己的看法和总结（需要有一定的机器学习基础，同时要结合PRML这本书）模式识别：模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。（一），这一章首先介绍模式识别的概念和步骤，并一个例子进行说明。–特征，学习，测...

前言：在机器学习训练完模型之后我们要考虑模型的效率问题，常用的模型效率分析手段有：研究模型学习曲线，判断模型是否过拟合或者欠拟合，并做出相应的调整；对于模型权重参数进行分析，对于权重绝对值高/低的特征，可以对特征进行更细化的工作，也可以进行特征组合；进行bad-case分析，对错误的例子分析是否还有什么可以修改挖掘模型融合：模型融合就是训练多个模型，然后按照一定的方法集成过个模型，应为...

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