1.原理概述 序列学习其实是深度学习中的一个应用非常广泛的概念,例如语音识别、语言建模、机器翻译、机器作曲、机器写稿、自动对话、QA系统等都属于序列学习的领域,今天讲讲解如何运用序列建模的思想来构建一
一般来说,用pandas处理小于100兆的数据,性能不是问题。当用pandas来处理100兆至几个G的数据时,将会比较耗时,同时会导致程序因内存不足而运行失败。 当然,像Spark这类的工具能够胜任处
前言 好久没有更新专栏,今天我们来看一个简单的Seq2Seq实现,我们将使用TensorFlow来实现一个基础版本的Seq2Seq,主要帮助理解Seq2Seq中的基础架构。 最基础的Seq2Seq
问题类型1:参数估计 真实值是否等于X? 给出数据,对于参数,可能的值的概率分布是多少? 例子1:抛硬币问题 硬币扔了n次,正面朝上是h次。 参数问题 想知道 p 的可能性。给定 n 扔的次数
本次推文介绍用线性模型处理回归问题。从简单问题开始,先处理一个响应变量和一个解释变量的一元问题。然后,介绍多元线性回归问题(multiple linear regression),线性约束由多个解释变
前提: 假设你熟悉Python,TensorFlow和Jupyter notebooks。 我们的目标只是可视化计算图。 TensorFlow操作形成计算图。 而对于简单的例子,你可能可以查看代码
写在前面的话 深度强化学习可以说是人工智能领域现在最热门的方向,吸引了众多该领域优秀的科学家去发掘其能力极限。而深度强化学习本身也由于其通用性备受各个应用领域推崇,从端对端游戏控制、机器人手臂控制、推
1、引言 构建量化策略,首先需要找到具有所谓alpha的特征量,将这些特征量输入到数学模型学习出买入或者卖出信号,然后根据一定的出场规则出场。数学模型各种各样,有诸如线性回归、logistic回归的线
每一个股民都想选到强势股,因为这样的个股涨的非常快,也可以快速带来收益。在操作强势股票的时候,我们需要对个股进行k线技术形态的分析,还需要看盘中分时线形态。 强势个股的分时线通常情况下会比较挺拔有
导读: 通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题。 每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清
这一篇,我们讨论广义线性回归模型的具体形式的另一种形式,逻辑回归(logistic regression)。 逻辑回归是用来做分类任务的。分类任务的目标是找一个函数,把观测值匹配到相关的类和标签上。学
本章我们要讨论一种简单的非线性模型, 用来解决回归与分类问题, 称为决策树(decision tree)。首先, 我们将用决策树做一个广告屏蔽器, 可以将网页中的广告内容屏蔽掉。之后, 我们介绍集成学
一、置信区间 置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中,一个概率样本的置信区间(Confidence interval)是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个
现在有一张朱迪的照片,这张照片有500多列的像素点构成,但是大部分地方都是白色的,相互没有什么差别,也就是说图像中有很多列都是相互线性相关的,这些列向量对我们接受图像信息没有更大的帮助。那么我们能不能