在上一篇邏輯回歸中，我們利用批量梯度下降算法BGD求解使損失函數(shù)J(θ)取得最小值的θ，同時也提到了SGD和MBGD，本篇我們實現(xiàn)下這三個算法，并進行簡單比較。關于梯度下降算...
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梯度下降算法的Python實現(xiàn) -
分類模型評估指標本篇先考慮二分類問題，記錄常用到的評估指標。 混淆矩陣 假設在訓練之前和預測之后，一個樣本的標記是確定的兩個類別，一個是真實的1/0，一個是預測的1/0，其中1表示正例、0表...
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深度學習--RNN+Attention 文本分類之前介紹過RNN的分類，本文介紹一下使用預訓練詞向量進行RNN+Attention的分類模型。 下面來正式開始，RNN+Attention在tensorflow中的實現(xiàn)。 運...
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深度學習--Lstm+CNN 文本分類本文從實踐的角度，來講一下如何構建LSTM+CNN的模型對文本進行分類。 本文Github RNN網(wǎng)絡與CNN網(wǎng)絡可以分別用來進行文本分類。RNN網(wǎng)絡在文本分類中，作用是用來...
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深度學習--RNN文本分類本文Github 1. RNN文本分類網(wǎng)絡結構 2. tensorflow中的RNN RNN在tensorflow中有靜態(tài)RNN，動態(tài)RNN之分。兩者差異挺大，我們在使用t...
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tensorflow入門1、TensorFlow express a numeric computation as agraph Graph nodes areoperationswhich hav...
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Logistic Regression--機器學習Logistic Regression(簡稱LR模型)是比較經典的分類方法，雖然名字中有回歸兩個字，但主要是用來解決分類問題的判別概率問題。話不多說，直入正題。 LR模型的常...
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