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RNN 的作用:因为RNN结构能够很好利用序列之间的关系, 因此针对自然界具有连续性的输入序列, 如人类的语言, 语音等进行很好的处理, 广泛应用于NLP领域的各项任务, 如文本分类, 情感分析, 意图识别, 机器翻译等.RNN的分类按照输入和输出:N vs N - RNNN vs 1 - RNN1 vs N - RNNN vs M - RNN(它由编码器和解码器两部分组成, 两者的内部结构都是某
ALS推荐算法介绍Spark MLib支持的ALS推荐算法是机器学习的协同过滤算法。根据用户的评分来推断每个用户的喜好,并进行推荐。评分显式评分:用户直接对产品的评分隐式评分:根据用户选择的产品记录,但不知道评分等级稀疏矩阵(Sparse Matrix)问题当用户与产品评分成千上万时,矩阵会很大,而且很多会是空白的,使用计算机处理这样的矩阵会很浪费内存,且花费很多时间。即就是一个矩阵分解的过程,参
优化领域解决问题通常使用三种方法,第一种是精确方法(Exact Approaches),另外还有启发式算法(Heuristics Algorithm)和以及元启发式算法(Meta-heuristics Algorithm)1. 精确方法(Exact Approaches),通常使用数学建模的方法建立数学模型(包括决策变量,目标函数以及约束条件),通过优化算法(单纯形法,分支定界,分支切割,割平面方
一般,选择损失函数的标准是,损失函数能够刻画你的任务的一些insight。比如:回归问题,你希望神经网络输出的值与ground-truth的距离更近,选取能刻画距离的loss应该会更合适,比如L1 Loss、MSE Loss等分类问题,你希望神经网络输出的类别与ground-truth的类别一致,选取能刻画类别分布的loss应该会更合适,比如cross_entropy...
#encoding=utf-8import xlrdfrom xlwt import *#------------------读数据---------------------------------fileName="C:\\Users\\st\\Desktop\\test\\20170221131701.xlsx"bk=xlrd.open_workbook(fileName)shxrange=r

参考链接:https://wenku.baidu.com/view/42beb99b9b6648d7c0c7466b?pcf=2&qrcode=1&bfetype=newhttps://wenku.baidu.com/view/b6041331bc64783e0912a21614791711cc7979ef?pcf=2&qrcode=1&bfetype=new
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最近有关注一个微信公众号,主要是源于运筹学的相关的内容,今日我将转载其IBM CPlex求解器相关的内容。常用的求解器的相关介绍:https://mp.weixin.qq.com/s/UBfwP6Q4CKLQ0eoOsSxvyQCplex之pythonAPI:https://mp.weixin.qq.com/s/e1pewPxdmUj0Wi9V_Y0lMA...
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