發(fā)簡信
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搭建NER（命名實體識別）分類器Methods for NER 利用規(guī)則（比如正則） 投票模型 （Majority Voting） baseline 利用分類模型非時序模型 邏...
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SVM處理非線性可分 KKT 對偶問題 核函數上一篇文章講到，如果數據是線性可分的，直接使用最大邊距作為目標函數，但是如果數據是線性不可分的情況下，該目標函數是不可用的。那么如何處理線性不可...
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線性分類器 SVM（支持向量機）回顧線性分類器 設D = {(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),......(xn,yn)},yi屬于{-1,1},i = 1,2,...
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方向導數和梯度的關系
先來看看高中學的導數，就是一元函數的切線稱為導數 偏導數是針對多元函數的，我們以兩個自變量為例，z=f(x,y)，從導數到偏導數，也就是從曲線來...
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Set Cover Problem (集合覆蓋問題)流網絡—最大流問題（Maximum-flow problem）image.png希望從0-7找到最大值，管道可以承載的最大值。 那么目標函數是o...
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Optimization （模型優(yōu)化）時間這東西真的是過的好快啊，不知不覺又過去了半個月了，現在已經是五月中旬了。堅持是最好的證明。 那么我們回歸，如何優(yōu)化目標函數？其實AI問題有個...
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Lasso回歸模型-參數求解由之前的文章可知，目標函數為了防止過擬合或者限制參數，一般會加L1正則化和L2正則化，下面來介紹關于L1正則，Lasso正則，因為Lasso是可...
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特征選擇技術如果一個數據集中有很多的特征，但是不是所有的特征都是對模型有作用，或者作用非常小時，我們就需要剔除，那么我們用上面技術去選擇特征呢？ 第一種，窮...
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Lasso Regression介紹
為什么我們更喜歡Sparsity 如果維度太高，計算量也變得更高 在稀疏性的條件下，計算量只依賴非0項的個數 提高解釋性