统计模型

神经网络语言建模系列之四：噪声对比评估

噪声对比评估（Noise-ContrastiveEstimation,NCE）作为通用的统计模型评估方法，可被应用于各类统计模型。
施孙甲由·2019-06-23 15:31

《统计学习方法》读书笔记一

统计学习方法是基于数据构建统计模型从而对数据进行预测与分析。
Mr_LiShao·2019-06-17 09:12

Awesome Data Science in Python | 一文整理Python常用数据科学第三方模块

SHAPLime通用Scikit-learn自动化机器学习mljar-supervised2.统计方法通用StatsModels：通用概率派Scipy：含常见分布、统计量计算pyro：基于pyTorch的通用统计模型库
三次方根·2019-06-16 00:00

单变量线性回归模型与结果解读

模型一般形式统计模型的一般形式是Y=m(X)+e。其中Y为输出变量、响应变量、因变量、被解释变量；m为均值；e为不可控因子，可以理解为噪声。
许卉·2019-06-09 13:19

Tensorflow计算一个模型的浮点运算数

1、统计模型的浮点运算数和参数量FLOPS：注意全大写，是floatingpointoperationspersecond的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。
蓬莱道人·2019-05-31 20:00

《统计学习方法》笔记-统计学习方法概论-1

1.1统计学习1．统计学习的特点统计学习（statisticallearning）是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。
iOSDevLog·2019-05-30 23:03

数据异常检测方法以及实际应用

转载于：已获得作者同意转载关于数据的异常检测，看这一篇就够了-携程技术中心的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/65023844文章目录前言一、应用场景二、检测方法1、概率统计模型
敲代码的quant·2019-05-28 20:17

edgeR

edgeR主要是利用了多组实验的精确统计模型或者适用于多因素复杂实验的广义线性模型。前者叫做“经典edgeR”，后者叫做”广义线性模型edgeR“。
陈洪瑜·2019-05-13 18:28

edgeR

edgeR主要是利用了多组实验的精确统计模型或者适用于多因素复杂实验的广义线性模型。前者叫做“经典edgeR”，后者叫做”广义线性模型edgeR“。
陈洪瑜·2019-05-13 18:28

spaCy 第二篇：语言模型

一，加载语言模型spaCy使用的语言模型是预先训练的统计模型，能够预测语言特征，对于英
悦光阴·2019-05-13 15:00

spaCy 第二篇：语言模型

一，加载语言模型spaCy使用的语言模型是预先训练的统计模型，能够预测语言特征，对于英语，共有en_core_w
albh81462·2019-05-13 15:00

spaCy 第二篇：语言模型

一，加载语言模型spaCy使用的语言模型是预先训练的统计模型，能够预测语言特征，对于英语，共有en_core_w
悦光阴·2019-05-13 15:00

pytorch基础知识+构建LeNet对Cifar10进行训练+PyTorch-OpCounter统计模型大小和参数量+模型存储与调用

整个环境的配置请参考我另一篇博客。ubuntu安装python3.5+pycharm+anaconda+opencv+docker+nvidia-docker+tensorflow+pytorch+Cmake3.8_智障变智能-CSDN博客中文文档:torch-PyTorch中文文档github简单示例：多卡分布式教程，带有多卡mnist分布式训练和单卡训练一.基础知识pyTorch使用的是动态图
~HardBoy~·2019-05-11 15:06

《Phrase-Based & Neural Unsupervised Machine Translation》阅读

Phrase-Based&NeuralUnsupervisedMachineTranslation》这篇文章，同时在csdn上也写一下吧论文中主要提出了两个模型，分别是基于神经网络的NMT和基于N-Gram的词频统计模型
Fly_TheWind·2019-05-07 20:04

未来，程序员会被AI取代？

人工智能如何实现辅助编程人的自然语言（如法语）是一个由字和词组成的序列，通过统计模型分析，能够根据上文来预测下文
AI甲壳虫·2019-05-07 00:00

通俗理解HMM与CRF

什么是HMM隐马尔可夫模型HMM是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。
潇萧之炎·2019-05-05 10:45

主题模型（Topic Model）与LDA算法

TopicModel主题模型（TopicModel）是以非监督学习的方式对文档的隐含语义结构(latentsemanticstructure)进行聚类(clustering)的统计模型。
韩明宇·2019-04-19 16:10

RankLib2.11模型特征统计

统计模型特征是为了确定哪些特征可以丢弃从而通过引入新的特征来尝试改进模型。通过FeatureManager的-feature_stats选项来指定要统计特征使用信息的模型文件。
_荣耀之路_·2019-04-17 15:54

[图解机器学习] 预备知识

概率论+统计统计模型、统计推断、随机过程等统计学导论网易公开课线性规划+凸优化（或者只学一门叫numericaloptimization，统计、机器学习到最后就是求解一个优化问题）、非线性规划等概率论离散型和连续型随机变量主要分布
小矮人Keep·2019-04-16 17:48

注意图像数量的分布、图像大小的分布、冻结前面的参数、统计模型参数数量。

用PyTorch迁移学习（TransferLearning）实现图像分类作者:PyTorch中文网https://github.com/WillKoehrsen/pytorch_challenge/blob/master/Transfer%20Learning%20in%20PyTorch.ipynb教程将手把手教你用PyTorch实现迁移学习（TransferLearning）来做图像分类。数据
业精于勤荒于嬉-行成于思而毁于随·2019-04-11 12:06

Python时间序列处理之ARIMA模型的使用讲解

ARIMA模型ARIMA模型的全称是自回归移动平均模型，是用来预测时间序列的一种常用的统计模型，一般记作ARIMA(p,d,q)。ARIMA的适应情况ARIMA模型相对来说比较简单易用。
Reclusiveman·2019-04-02 17:04

【NLP】LDA主题模型详解

主题模型(TopicModel)是用来在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型。直观来讲，如
Daycym·2019-03-30 14:54

【NLP】LDA主题模型详解

主题模型(TopicModel)是用来在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型。直观来讲，如
Daycym·2019-03-30 14:54

【Rust日报】 2019-03-18

id=48059e6c-3ab1-475f-bc0f-6ffbfec6d188hmmm:用Rust实现隐马尔可夫模型#hmm#ml科普：隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModels）是统计模型，
nickname_cpongo6·2019-03-20 18:39

学习《统计学习方法李航》的读书笔记

Chapter1统计学习方法概论1.1统计学习统计学习(statisticallearning)：是关于计算机基于数据结构构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。
ff_xun·2019-03-20 15:29

对于数据分析的初学者，还是看些比较入行的实用书籍好

《深入浅出统计学》：要了解常用数理统计模型（描述统计指标、聚类、决策树、贝叶斯分类、回归等），重点放
duozhishidai·2019-03-09 16:13

arcgis进行插值分析——以空气质量的站点插值为例

地统计方法以包含自相关（测量点之间的统计关系）的统计模型为基础。因此，地统计方法不仅
GISer_Lin·2019-03-03 11:38

《统计学习方法》自学笔记—1.概论

机器学习，即计算机利用已知数据学习概率统计模型，然后用此模型来预测和分析未知的新数据。咋一听，很难理解，咱们举一个初中数学题的例子：已知（1，2）（3，10）（
一路向北321·2019-02-20 09:00

计算机视觉-算法与应用：电子书

作者还运用统计模型来分析和运用严格的工程方法
春来草青·2019-01-26 12:46

Netflix如何使用机器学习来提升流媒体质量？

这是一个非常重要的问题，在这篇文章中，Netflix描述了视频流所面临的一些技术挑战，以及如何通过统计模型和机器学习技术来克服这些挑战。Netflix现在在全球拥有超过11700万名会员。
网易云信·2019-01-21 00:00

5分钟学会马尔科夫模型

马尔可夫模型（MarkovModel）是一种统计模型，广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理等应用领域。
ikeguang·2019-01-19 11:51

【机器学习】统计学习方法笔记一：统计学习基础概念

统计学习基础什么是学习HerbertA.Simon定义：如果一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能，这就是学习什么是统计学习统计学习(statisticallearning)是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科
Vincent_gc·2019-01-08 22:15

从贝叶斯理论到图像马尔科夫随机场

blog.csdn.net/heyc861221/article/details/80174472首先关于贝叶斯定理，感觉简单而伟大，前些天一直在看吴军的数学之美（没看过的极力推荐）系列文章，看到自然语言处理从规则模型到统计模型转变的时候
星月川水·2019-01-08 21:34

HMM与序列标注

隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）是一种统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数(隐状态)的马尔可夫过程。
Dongfang_HU·2019-01-03 09:49

数据分析需要学习哪些课程?

对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要
haotian1685·2018-12-31 13:59

关于开设“R语言数据可视化”研究生课程的一些思考

包括简单的数据导入，整理加工，简单统计模型建立（LR等），主要还是数据可视化呈现（散点图，柱状图，直方图，。。。。ROC曲线，生存曲线，火山图，弦图）课时设
鸡血CC·2018-12-17 22:10

使用回归分析，样本过少时不妨好先看看散点图

摘自刘重杰https://cosx.org/2009/01/regression-with-graphics##使用回归分析，样本过少时不妨好先看看散点图回归分析往往是学统计、学计量课程时接触的第一个统计模型了
csiao_bing·2018-12-11 10:48

【机器学习】机器学习概论

统计机器学习2.统计学习三要素模型策略：算法3、模型评估与模型选择(1)正则化(2)交叉验证4.具体应用1）分类问题2）标注问题3）回归问题1、统计机器学习统计学习：是关于计算机基于++数据++构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测分析统计学习的三要素
happiness0617·2018-12-04 00:45

不可不知的七大统计模型

一、多元回归1、概述：在研究变量之间的相互影响关系模型时候，用到这类方法，具体地说：其可以定量地描述某一现象和某些因素之间的函数关系，将各变量的已知值带入回归方程可以求出因变量的估计值，从而可以进行预测等相关研究。2、分类分为两类：多元线性回归和非线性线性回归；其中非线性回归可以通过一定的变化转化为线性回归，比如：y=lnx可以转化为y=uu=lnx来解决；3、注意事项在做回归的时候，一定要注意两
等待破茧·2018-12-03 16:07

机器学习基础：(Python)训练集测试集分割与交叉验证

我会解释当使用统计模型时，通常将模型拟合在训练集上，以便对未被训练的数据进行预测。在统计学和机器学习领域中，我们通常把数据分成两个子集：训练数据和测试数据，并且把
阿里云云栖社区·2018-11-23 00:00

机器学习学习笔记一：线性回归（一）

对于统计模型线性回归，我想从以下六个方面来展开，并分两篇文章
机器骡子·2018-11-12 00:00

使用 Infer.NET 进行概率编程

基于概率性编程，创建对真实世界过程的统计模型。系统必备本地.NET开发环境设置创
Bean.Hsiang·2018-11-08 16:00

深度学习基础--不同网络种类--多层感知机MLP

多层感知机MLP  BP算法的方面掀起了基于统计模型的机器学习热潮，那时候人工神经网络被叫做“多层感知机”  可以摆脱早期离散传输函数的束缚，使用sigmoid或tanh等连续函数模拟神经元对激励的响应
whitenightwu·2018-11-08 13:51

一个月刷完机器学习笔试题300题（18）

A具有最小AIC值的模型更好B具有最大AIC值的模型更好C视情况而定D以上都不是正确答案是：AAIC信息准则即Akaikeinformationcriterion，是衡量统计模型拟合优良性的一种标准，由于它为日本统计学家赤池弘次创立和发展的
小哥哥th·2018-11-04 09:02

《数学之美》笔记3

解决办法:马尔科夫假设（任一词语概率只跟前面一个词语相关），由此产生二元统计模型。然后将二元的条件概率展开：计算联合
DMU_lzq1996·2018-10-21 10:19

《数学之美》笔记3

解决办法:马尔科夫假设（任一词语概率只跟前面一个词语相关），由此产生二元统计模型。然后将二元的条件概率展开：计算联合
DMU_lzq1996·2018-10-21 10:19

神经网络（一）：神经元模型与逻辑回归

一、仿生学在经典的机器学习领域，有很多不同类型的模型，它们大致可以分为两类：一类是比较注重模型可解释性的传统统计模型，比如线性回归和逻辑回归；另一类是侧重于从结构上“模仿”数据的机器学习模型，比如监督式学习
tgbaggio·2018-10-18 11:45

《精通数据科学：从线性回归到深度学习》笔记

从线性回归到深度学习》——Harrytsz文章目录第1章数据科学概述1.1挑战1.1.1工程实现的挑战1.1.2模型搭建的挑战1.2机器学习1.2.1机器学习与传统编程1.2.2监督式学习和非监督式学习1.3统计模型第
Harrytsz·2018-10-13 10:46

系统学习机器学习之随机场(二)--MEMM

   最大熵模型（MaximumEntropyModels,MaxEnt）是基于大熵理论的统计模型，广泛应用于模式识别和统计评估中。
Eason.wxd·2018-10-12 11:13

电商搜索算法技术的演进

搜索与推荐算法经过多年的发展，从最初简单的统计模型，机器学习到形成完整的离线在线与实时的深度学习与智能决策体系，每年都有新的算法突破，帮助搜索与推荐的体验与效果取得大幅提升，成为驱动电商商业创新与发展的新引擎
·2018-10-02 15:00
上一页 15 16 17 18 19 20 21 22 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他