机器学习

“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。”

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从零开始学Python自然语言处理(二十)—— 强大的长短期记忆网络(LSTM)(上)

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从零开始学Python自然语言处理(十八)—— 如何评价统计语言模型的好坏

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从零开始学Python自然语言处理(十五)—— fasttext-pytorch代码实现

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从零开始学Python自然语言处理(十四)——Fasttext原理详解

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从零开始学Python自然语言处理(十三)——CBOW原理详解

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从零开始学Python自然语言处理(十二)——上下文无关文法

前文传送门:从零开始学自然语言处理(十一)——keras实现textCNN在说上下文无关文法之前,我们来看看形式语言理论,什么是形式语言理论?形式语言理论形式语...
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从零开始学Python自然语言处理(十一)——keras实现textCNN

前文传送门:从零开始学自然语言处理(十)—— 最大匹配算法分词“说实在的,理论型的东西,我不太爱看。看得再多,知道是那么回事,但就是写不出来。如果有一...
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