今天只给大家推荐一位博主的公众号【机器学习算法与自然语言处理】,博主忆臻目前在哈工大 SCIR 实验室读 NLP 方向博士,该号记录他一直学习以来的笔记总结,干货满满。他的公众号在自然语言处理方向排名第一,机器学习算法方向排名第一,至今写了 260 多篇高质量原创文章,有 28 万的粉丝!该平台也成为国内最大的机器学习与自然语言处理分享平台!
下面我们来看该号的介绍!
国内最大的机器学习与自然语言处理分享平台。
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专注于思维、技术、经验分享交流!
既讲原创深度技术、又不失通俗易懂。
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下面列举一些忆臻总结的干货贴!!
历史精选文章链接
所有文章:
1.《换个角度 “聊” 线性代数(一)》
2.《形象的解释神经网络激活函数的作用是什么?》
3.《通俗理解神经网络 BP 反向传播算法》
4.《为什么梯度反方向是函数下降最快的方向?》
5.《浅析神经网络为什么能够无限逼近任意连续函数?》
6.《浅析感知机(一)-- 模型与学习策略》
7.《浅析感知机(二)-- 学习算法及 python 代码剖析》
8.《《浅析感知机(三)-- 收敛性证明与对偶形式以及 python 代码讲解》》
9.《详解梯度下降法的三种形式 BGD,SGD 以及 MBGD》
10.《一文搞懂 k 近邻(k-NN)算法(一)》
11.《完结篇 | 一文搞定 k 近邻算法(k-NN)算法(二)》
12.《通俗详解 softmax 函数及其求导过程》
13.《大白话解释模型产生过拟合的原因》
14.《通俗讲解平方损失函数平方形式的数学解释?》
15.《带你搞懂朴素贝叶斯分类算法》
16.《理解朴素贝叶斯算法中的拉普拉斯平滑》
17.《朴素贝叶斯分类实例 - 单词纠正问题》
18.《谈谈准确率(P 值)、召回率(R 值)及 F 值》
19.《浅析神经网络中一点优化知识》
20.《可视图讲解神经元 w,b 参数的作用》
21.《聊聊传统算法系统和机器学习系统的一点不同》
22.《通俗理解信息熵》
23.《通俗理解条件熵》
24.《通俗理解决策树算法中信息增益的》
25.《深入浅出理解决策树算法(一)- 核心思想》
26.《深入浅出理解决策树算法(二)-ID3 算法与 C4.5 算法》
27.《句法分析(syntactic parsing)在 NLP 领域的应用是怎样的?》
28.《隐马尔科夫模型 - 基本模型与三个基本问题》
29.《隐马尔科夫模型 - 前向算法》
30.《机器学习中向量化编程总结记录》
31.《目录传输命令 scp》
32.《干货 | 如何处理不均衡数据?》
33.《10 分钟入门 pytorch (0)》
34.《10 分钟快速入门 PyTorch (1)》
35.《干货 | 10 分钟入门 PyTorch (2)~ 附源码》
36.《强烈推荐 | 一个非常好的依存句法可视化工具》
37.《深度学习的梯度消失问题》
38.《干货 | 李宏毅 ML 课程 [1] Learning Map》
39.《logistic 函数和 softmax 函数》
40.《GAN 的数学原理》
41.《最优化问题的简介介绍是什么?》
42.《为什么要对数据进行归一化处理?》
43.《依存句法分析的任务以及形式化定义》
44.《干货 | PyTorch 中如何使用 tensorboard 可视化》
45.《花式解释 AutoEncoder 与 VAE》
46.《哈工大社会计算与信息检索研究中心(HIT-SCIR)招收 2018 年秋季入学研究生》
47.《干货 | 最详尽的神经网络基础》
48.《国内大陆部分 NLP 团队》
49.《机器学习常见算法分类汇总》
50.《梯度下降法的三种形式 BGD、SGD 以及 MBGD》
51.《评测时如何构造训练数据分布与测试数据分布保持一致》
52.《为什么梯度的方向与等高线切线方向垂直?》
53.《自然语言处理中的 Attention Model:是什么以及为什么 [一]》
54.《自然语言处理中的 Attention Model:是什么以及为什么 [二]》
55.《干货 | SVM(一)・最全面的感知机总结》
56.《干货 | 非常详细的神经网络入门解释》
57.《干货 | 非常通俗的朴素贝叶斯算法(Naive Bayes)》
58.《【西瓜书】周志华《机器学习》学习笔记与习题探讨(一)》
59.《自然语言处理中 CNN 模型几种常见的 Max Pooling 操作》
60.《重磅 | 手把手教你从零编写操作系统》
61.《最大似然估计与最小二乘法的一点浅见》
62.《seq2seq 中的 beam search 算法过程》
63.《深入浅出讲解语言模型》
64.《干货 | 通俗讲解高斯过程回归》
65.《干货笔记 | NLP Coursera By Michael Collins - Week1》
66.《干货笔记 | Attentive Sequence to Sequence Networks》
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