机器学习

机器学习多项式回归（Polynomial Regression）
孟宝亮2021-03-2293001
回归分析是统计学中用于预测连续型数据的一种方法。常见的回归模型包括线性回归和多项式回归。多项式回归是线性回归的扩展，它能够处理更复杂的数据关系。线性回归假设因变量与自变量之间存在线性关系。对于一些非线性的数据，线性回归...
机器学习 Lasso 回归
孟宝亮2021-02-28100100
Lasso 回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种广泛应用于统计学和机器学习中的回归分析方法。它通过对回归模型中的系数进行约束，能够有效地进行特征选择...
机器学习集成学习（Ensemble Learning）
孟宝亮2021-02-2695303
在机器学习领域，单一模型往往难以在所有场景下都达到最佳效果。因此，集成学习（Ensemble Learning）通过组合多个弱学习器（单个模型）来构建更强大模型，提高预测性能和泛化能力。它的核心思想是集众之智，让多个模...
机器学习模型量化（Quantization）
孟宝亮2021-02-2316200
模型量化是指将神经网络模型中的权重和激活值（输入和输出）从高精度的浮点数（例如 32 位浮点数）转换为低精度的整数（如 8 位整数）或更低位数的表示方式。通过这种方式，减少模型的存储需求和计算量。量化的核心思想是将浮点...
机器学习特征缩放（Feature Scaling）
孟宝亮2021-01-15110901
特征缩放（Feature Scaling）是机器学习中对特征进行归一化或标准化处理的技术，主要作用体现在多个方面。首先，它可以提高梯度下降的收敛速度。在梯度下降优化过程中，如果不同特征的取值范围相差较大，某些特征的梯度变...
机器学习 Glove 词向量
孟宝亮2020-09-27104702
GloVe（Global Vectors）是通过基于整个语料构建的共现矩阵来表征词的模型。 1. 共现矩阵共现矩阵顾明思议就是用来统计共同出现词的信息的矩阵，例如我们有语料如下：对语料内容分词，去重之后，会得到不重复...
机器学习 BLEU 摘要评价工具
孟宝亮2020-06-2287004
BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）是用于评价机器翻译、文本摘要结果的评价指标，其得分值在 [0, 1]，越接近 1 生成的文本的质量越高。 Paper：https://aclant...
机器学习 AlexNet CIFAR10 图像分类
孟宝亮2020-05-0181702
AlexNet 是 2012 年 ImageNet 竞赛冠军获得者 Hinton 和他的学生 Alex Krizhevsky 设计的。AlexNet 把CNN 的基本原理应用到了很深很宽的网络中。主要使用到的新技术点如下...
机器学习恒等映射层 nn.Identity 的作用
孟宝亮2020-04-10131301
nn.Identity 是 PyTorch 中的一个层，它的作用是不做任何改变地传递输入数据。它在前向传播时会返回输入数据本身，而不对其进行任何处理或变换。这样的一个实现，在大多数人看来似乎没有什么用，我根据自己的使用...
机器学习基于 Bert+CRF 实现 NER 任务
孟宝亮2020-04-0379302
Bert + CRF 的技术组合是目前非常常见的解决 NER 问题的架构，由 Bert 的多头自注意力机制，让模型建立起 Token 之间的关系，并给出第一阶段的 BIO 标签预测，由于在这一阶段中，我们并没有要求模型去...
机器学习相对位置编码（Relative Positional Encoding）
孟宝亮2020-03-239900
相对位置编码（RPE）是一种用于替代绝对位置编码（Absolute Positional Encoding, APE）的技术。我们知道 Transformer 模型本身是基于自注意力机制（Self-Attention）的...
PYTHON 词向量工具 word2vec 的使用
孟宝亮2020-01-10103204
word2vec 是基于浅层神经网络的词向量工具，接下来介绍下该工具的安装与使用。 1. word2vec 工具安装官网地址：Google Code Archive – Long-term storage ...
机器学习 K 近邻算法（K-Nearest Neighbor）
孟宝亮2019-12-02108101
在机器学习中，K 近邻算法（KNN）是一种经典的监督学习方法，用于分类和回归问题。尽管它是一个简单的算法，但在许多实际应用中，它依然表现出色。尤其是在以下几个场景： 1. 算法原理 KNN 是一种懒学习（Lazy Lea...
机器学习二分类性能评估方法
孟宝亮2019-10-05111300
在机器学习中，正确评估分类模型的性能至关重要。本课程将深入介绍各种评估指标和技术，帮助您更好地理解和评估模型的效果。 1. 准确率对分类模型的性能评估时经常使用准确率（Accuracy）评估方法，准确率是指分类模型正确...

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机器学习

机器学习 多项式回归（Polynomial Regression）

机器学习 Lasso 回归

机器学习 集成学习（Ensemble Learning）

机器学习 模型量化（Quantization）

机器学习 特征缩放（Feature Scaling）

机器学习 Glove 词向量

机器学习 BLEU 摘要评价工具

机器学习 AlexNet CIFAR10 图像分类

机器学习 恒等映射层 nn.Identity 的作用

机器学习 基于 Bert+CRF 实现 NER 任务

机器学习 相对位置编码（Relative Positional Encoding）

PYTHON 词向量工具 word2vec 的使用

机器学习 K 近邻算法（K-Nearest Neighbor）

机器学习 二分类性能评估方法

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