一般来说，xi的大部分元素（也就是特征）都是和最终的输出yi没有关系或者不提供任何信息的，在最小化目标函数的时候考虑xi这些额外的特征，虽然可以获得更小的训练误差，但在预测新的样本时，这些没用的特征权重反而会被考虑，从而干扰了对正确yi的预测。我们首先将数据集划分为训练集和测试集，由于模型的构建过程中也需要检验模型，检验模型的配置，以及训练程度，过拟合还是欠拟合，所以会将训练数据再划分为两个部分，

Adagrad优化算法就是在每次使用一个 batch size 的数据进行参数更新的时候，算法计算所有参数的梯度，那么其想法就是对于每个参数，初始化一个变量 s 为 0，然后每次将该参数的梯度平方求和累加到这个变量 s 上，然后在更新这个参数的时候，学习率就变为。Adagrad 的核心想法就是，如果一个参数的梯度一直都非常大，那么其对应的学习率就变小一点，防止震荡，而一个参数的梯度一直都非常小，那

ChatGPT是怎么变聪明的？​​想象一下，ChatGPT一开始就像个刚学说话的小孩，虽然懂一些知识，但回答得不太好。科学家们为了让它的回答更符合人类喜好，用了​​三步训练法​​，让它像打游戏升级一样，越练越强！第1步：先教它“标准答案”（监督学习）​​​​方法​​：从网上找一大堆问题和答案（比如“怎么煮咖啡？”），让ChatGPT学习正确的回答方式。​​结果​​：它学会了基本的对话能力，但还不够

首先，我们会把需要处理的文本序列转换为一个输入词嵌入向量(Word Embedding)，它负责将输入的词转换成词向量。然后，我们会为这些词向量添加位置编码(Positional Encoding)，从而为模型提供位置信息，如下图所示。由于Transformer模型不使用循环神经网络，因此无法从序列中学习到位置信息。为了解决这个问题，需要为输入序列添加位置编码，将每个词的位置信息加入词向量中。正弦

Adagrad优化算法就是在每次使用一个 batch size 的数据进行参数更新的时候，算法计算所有参数的梯度，那么其想法就是对于每个参数，初始化一个变量 s 为 0，然后每次将该参数的梯度平方求和累加到这个变量 s 上，然后在更新这个参数的时候，学习率就变为。Adagrad 的核心想法就是，如果一个参数的梯度一直都非常大，那么其对应的学习率就变小一点，防止震荡，而一个参数的梯度一直都非常小，那

多个任务在同一时间段内交替执行。

一般来说，xi的大部分元素（也就是特征）都是和最终的输出yi没有关系或者不提供任何信息的，在最小化目标函数的时候考虑xi这些额外的特征，虽然可以获得更小的训练误差，但在预测新的样本时，这些没用的特征权重反而会被考虑，从而干扰了对正确yi的预测。我们首先将数据集划分为训练集和测试集，由于模型的构建过程中也需要检验模型，检验模型的配置，以及训练程度，过拟合还是欠拟合，所以会将训练数据再划分为两个部分，

聚类算法是在没有给定划分类别的情况下，根据数据相似度进行样本分组的一种方法，是一种无监督学习方法。聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度将他们划分为若干组，划分的原则是组内样本最小而组间距离最大化。常用的聚类方法有：常见的聚类分析算法有：这里主要介绍一下最常用的K-Means聚类算法一、K-Means聚类算法简介K-Means算法是典型的基于距离的非层次聚类算法，在最小化误

用python对单一微博文档进行分词——jieba分词（加保留词和停用词）

Adagrad优化算法就是在每次使用一个 batch size 的数据进行参数更新的时候，算法计算所有参数的梯度，那么其想法就是对于每个参数，初始化一个变量 s 为 0，然后每次将该参数的梯度平方求和累加到这个变量 s 上，然后在更新这个参数的时候，学习率就变为。Adagrad 的核心想法就是，如果一个参数的梯度一直都非常大，那么其对应的学习率就变小一点，防止震荡，而一个参数的梯度一直都非常小，那