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Markdown中编辑数学公式

1.概述在Markdown中输入数学公式需要LaTeX语法的支持。2.基本语法一般公式分为两种形式,可理解为一种特殊的代码块,行内公式:Γ(z)=∫0∞tz−1e−tdt.\Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt.Γ(z)=∫0∞​tz−1e−tdt.块公式:Γ(z)=∫0∞tz−1e−tdt .\Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z

#概率论#算法#线性代数
在Windows系统搭建TensorFlow2.x-GPU环境

1.基本介绍1.1 Nvidia GPU, Tensorflow与Python的关系1.Python为最上层的结构,透过Tensorflow的框架(或是想成函式库)进行深度学习;2.Tensorflow透过CUDA Toolkit来连接GPU,让GPU的众多核心能够接受指令实际地执行运算;3.cuDNN则是Nvidia针对深度神经网路提供的加速器。3.2 GPU的配备需求Tensorflow-gp

#windows#tensorflow#深度学习
IMDB电影评论文本的神经网络分类

数据集是 IMDB Large Movie Review Dataset,包含用于训练的 25000 段带有明显情感倾向的电影评论,测试集有 25000 段。我们将会用此数据集训练一个二分类模型,用于判断一篇评论是积极的还是消极的。注:keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(sequences, maxlen=None, dtype=‘int32’,

#神经网络#分类#深度学习
指数分布族和广义线性模型

指数族分布 (The exponential family distribution),区别于指数分布(exponential distribution)。指数分布族不是专指一种分布,而是一系列符合特征的分布的统称。在概率统计中,若某概率分布满足下式,我们就称之属于指数族分布。py;py;θbyexpηθTy−Aθ其中,η\etaη是分布的自然参数(nature parameter);TyT(y)

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#机器学习#概率论#人工智能
TensorFlow的学习笔记(一)

1.TensorFlow简介1.1 定义  TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台, 它允许将深度神经网络的计算部署到任意数量的 CPU 或 GPU 的服务器、PC 或移动设备上,且只利用一个 TensorFlow API。TensorFlow最初由谷歌大脑团队开发,用于Google的研究和生产,于2015年11月9日在Apache 2.0开源许可证下发布。1.2 特性支持所有流行语言

#tensorflow#人工智能#python
pandas中的read_csv参数详解

1.官网语法pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=NoDefault.no_default**,** delimiter=None**,** header='infer’, names=NoDefault.no_default**,** index_col=None**,** usecols=None**,** squeeze=False**,** pre

#python#数据挖掘#pandas
GBDT+LR论文翻译

在线广告允许广告客户仅针对可衡量的用户响应进行出价和付费,例如广告点击。因此,点击预测系统是大多数在线广告系统的核心。伴随每日活跃用户超过7.5亿活跃广告客户超过100万的情况,预测Facebook广告点击是一项具有挑战性的机器学习任务。在本文中,我们介绍了一个将决策树与逻辑回归相结合的模型,其性能比这两种方法中的任何一种都高出 3% 以上,这一改进对整体系统性能产生了重大影响。然后,我们将探讨一

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#机器学习#人工智能
gensim.models.word2vec() 参数详解

Word2vec是一个用来产生词向量的模型。是一个将单词转换成向量形式的工具。通过转换,可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,计算出向量空间上的相似度,来表示文本语义上的相似度。

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#word2vec#机器学习#自然语言处理
一文读懂推荐系统用户画像

推荐系统的用户画像主要有两种:基本画像和偏好画像。基本画像是用户的个人属性,如年龄,性别,居住城市等。用户偏好画像是推荐系统中的重点,它一般用用户偏好程度 = 行为类型权重值 × 次数 × 时间衰减 × TFIDF值计算出来。用户画像在推荐系统中用于召回和模型训练。参考:https://www.woshipm.com/user-research/3780886.html。

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#机器学习#算法
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