tf.nn.embedding_lookup() 的用途主要是選取一個張量里面索引對應的元素。 原理??假設一共有個物體，每個物體有自己唯一的id，那么從物體的集合到有一個t...
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tf.nn.embedding_lookup() 詳解 -
Word2Vec源碼解析一、word2vec訓練參數(shù) 先根據(jù)輸入的train_file文件創(chuàng)建兩個數(shù)組，vocab和vocab_hash，vocab是詞庫數(shù)組，一維數(shù)組，每一個對象都是vocab_w...
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細說python正則表達式
python的re模塊--細說正則表達式 可能是東半球最詳細最全面的re教程,翻譯自官方文檔,因為官方文檔寫的是真的好，所以，盡量保持原本的東西，做最少的改動，保持原汁原味！...
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python matplotlib 圖像可視化Python畫圖之總結(jié)待整理 https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/plt/http://blog...
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漫畫算法：什么是 B 樹？本文提到的「B-樹」，就是「B樹」，都是 B-tree 的翻譯，里面不是減號-，是連接符-。因為有人把 B-tree 翻成 「B-樹」，讓人以為「B樹」和「B-樹」是兩種樹，...
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機器學習面試之最大熵模型最大熵模型屬于運用最大熵原理的多分類模型，這個模型在面試中經(jīng)常會與邏輯回歸一起問，比如，為什么說二者是類似的？要解答這個問題，需要對兩個模型的原理都有清晰的理解，很多面試者雖...
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機器學習-損失函數(shù)詳解
損失函數(shù)（loss function）是用來估量你模型的預測值f(x)與真實值Y的不一致程度，它是一個非負實值函數(shù),通常使用L(Y, f(x))來表示，損失函數(shù)越小，模型的魯...
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