E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
Lecture
李宏毅机器学习课程笔记8：Structured Learning - Linear Model、Structured SVM、Sequence Labeling
Lecture
22:StructuredLearning-LinearModelProblem1:Evaluation上节课说到，StructuredLearning的UnifiedFramework有
徐子尧
·
2020-08-25 17:02
李宏毅机器学习课程
李宏毅机器学习课程笔记1：Regression、Error、Gradient Descent
Lecture
1:Regression-CaseStudymachinelearning有三个步骤，step1是选择asetoffunction,即选择一个model，step2是评价goodnessoff
徐子尧
·
2020-08-25 17:27
李宏毅机器学习课程
李宏毅机器学习
Lecture
16 Unsupervised Learning - Auto-encoder 课程笔记
李宏毅机器学习
Lecture
16UnsupervisedLearning-Auto-encoder课程笔记auto-encoderstartingfromPCAdeepauto-encoderauto-encoder
didiqiq
·
2020-08-25 17:14
李宏毅机器学习课程笔记6：Unsupervised Learning - Auto-encoder、PixelRNN、VAE、GAN
Lecture
16:UnsupervisedLearning-Auto-encoderAuto-encoder在手写数字识别任务中，想训练一个NNencoder，得到图像的精简表达。
徐子尧
·
2020-08-25 16:11
李宏毅机器学习课程
deeplearn学习笔记 cs224n
lecture
4
Lecture
4主要内容ClassificationbackgroundUpdatingwordvectorsforclassificationWindowclassification&crossentropyerrorderivationtipsAsinglelayerneuralnetworkMax-Marginlossandbackprop
lyc1635566ty
·
2020-08-24 09:41
deeolearning学习
deeplearn学习笔记 cs224n
lecture
5
Lecture
5反向传播Overview:1.从一层到多层神经网络2.全向量梯度计算3.反向传播算法为什么要用多层？
lyc1635566ty
·
2020-08-24 09:41
deeolearning学习
deeplearn学习笔记 cs224n
lecture
3
Lecture
3随机梯度下降skip-gram负采样word2vec总结1.游览语料库的每个单词2.预测每个单词周围的单词3.同时捕捉一个单词Windowbasedco-occurrencematrixProblemswithsimpleco-occurrencevectors
lyc1635566ty
·
2020-08-24 09:40
deeolearning学习
deeplearn学习笔记 cs224n
lecture
2
WordNet单词用不相关的符号组成Word2Vec概述L(θ)和J(θ)L(θ)和J(θ)的定义L(θ)L(θ)likelihoodJ(θ)J(θ)lossfunctionCenterwordContextwordPredictionfunctionTrainthemodelWord2vec更多细节为什么用两个变量更容易优化可以取平均两个模型变型Skip-grams(SG)ContinuousB
lyc1635566ty
·
2020-08-24 09:40
deeolearning学习
2019年CS224N课程笔记-
Lecture
17:Multitask Learning
资源链接：https://www.bilibili.com/video/BV1r4411f7td?p=16正文内容现在有一种想法比较流行：在一个模型中完成10个不同的任务（十项全能比赛）把所有预处理后发现可能对于一个词在不同的模型中含义是不一样的NLP&AI的下一步是什么？基于特征工程的机器学习->特征学习的深度学习->针对单个任务的深层架构工程->？单任务学习的局限性鉴于{dataset，tas
任菜菜学编程
·
2020-08-24 07:38
深度学习
人工智能
NLP
python
人工智能
深度学习
自然语言处理
【NLP CS224N笔记】Assignment 1 - Exploring Word Vectors
这篇文章基于第一节课的笔记理论【NLPCS224N笔记】
Lecture
1-Introducti
Miracle8070
·
2020-08-24 04:08
NLP自然语言处理
C++
lecture
2 数据类型与表达式(上)
Lecture
2数据类型与表达式数据类型：整型，浮点型，字符具有相同特征的一类数据对2要敏感1,2,3,4,8,16,32,64,128,256,…………储存空间大小：bit位Byte字节1B=8bKB
宁弦
·
2020-08-24 02:09
关于word2vec
http://mccormickml.com/2016/04/19/word2vec-tutorial-the-skip-gram-model/https://cs224d.stanford.edu/
lecture
_notes
美环花子若野
·
2020-08-24 00:45
李宏毅机器学习（2017full）-
Lecture
3 : Gradient Descent
GradientDescentML03Tip1小心调整LearningRateLearningRate：AdaptiveLearningRatesAdagradComparisonbetweendifferentparametersTip2StohasticGradientDescentTip3FeatureScalingGradientDescentTheroyWarningofMathmore
星琳之梦
·
2020-08-23 04:57
机器学习
YC h2start a start up|
lecture
2
Howtohireandexcutehttp://startupclass.samaltman.com1:useyourinstict,whatyouwant,whatyou'reusing.2:Co-founders:theNo.1brokenreasonmyfaultgoodco-founders>solofound>badco-founders2or3workedthebest,5would
喵在野
·
2020-08-23 00:57
Chapter2 常量与变量
Lecture
1标识符与关键字标识符：可以由字母、数字、下划线(_)和美元符($)组成，且不能使用数字开头Java标识符严格区分大小写标识符不能使用Java的关键字和保留字标识符的命名最好能反映其作用关键字
Mr董先森
·
2020-08-22 17:25
limitations and issues in NLP
http://web.stanford.edu/class/cs224n/lectures/cs224n-2017-
lecture
17.pdfhttp://web.stanford.edu/class/
重新出发_砥砺前行
·
2020-08-22 15:05
lhy机器学习（五）： ML
Lecture
Anomaly Detection （异常检测—有标签）（一）
李宏毅机器学习之AnomalyDetection要解决的问题给定一个数据集，我们想要找到一个函数可以区分输入x是否相似于数据集什么是异常异常侦测的应用为什么不用二分类来侦测异常呢，正常的为一类，异常的为一类如果正常的一类就是我们的训练数据集，拥有共性和相近的特征，那异常的一类里面的东西就太离散了，你根本无法穷举所有的异常，换句话说，不是正常的就都是异常，这也是我们为什么不用二分类侦测异常的原因。而
Jacky_WZN
·
2020-08-22 15:07
机器学习
机器学习
NLP-
Lecture
4 Part-Of-Speech Tagging
NLP-
Lecture
4Part-Of-SpeechTaggingLearningObjectivePart-of-SpeechTaggingIntroductiontoPart-Of-Speech(POS
DA之路
·
2020-08-22 14:36
nlp
李宏毅 GAN
lecture
(2018)笔记_P2
1.TexttoImagetraditionalsupervisedapproach 传统的监督学习产生image会带来图片模糊的问题,因为你给他Text:"train",给它的是一堆形态完全不同的火车图片,它学出来的就是这些图像的平均conditionalGAN conditionalgan的任务变成了两个,一个是判断生成的图像是否是realistic,还有一个是给的c(descriptio
conson_wm
·
2020-08-22 11:39
CS-231N-斯坦福李飞飞机器视觉课（Cydiachen版笔记+感悟）
CS231N斯坦福李飞飞机器视觉课这个笔记的话，因为本身的课件之间有一些耦合性，但是关联性也不是很大，这里的话，因为我是在雷锋网上看的整个视频课程，感谢字幕组有整理出来每一个
Lecture
的关键词，这里的话我的笔记组织的话
Cydiachen
·
2020-08-22 11:26
计算机视觉
深度学习
斯坦福大学
Automotive Vision_6 SLAM
机器人的姿势状态传递：机器人从一个点到两一个点观察：相关的标记点位置到么一个机器人位置未知的变量机器人位置和方向标记的位置状态空间状态传递观察点用EKF去估计SLAMmatlab代码load('data_
lecture
.mat
w317672256
·
2020-08-22 10:33
机器视觉
【CS224n-2019学习笔记】
Lecture
1: Introduction and Word Vectors
附上斯坦福cs224n-2019链接：https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs224n/cs224n.1194/文章目录1.课程简单介绍1.1本课程目标1.2今年的课程与以往的不同1.3作业计划2.人类语言和词义2.1我们应该如何表示一个单词的词义(wordmeaning)2.2我们如何在计算机中得到一个可用的词义(wordmeaning)2.2.1
进击的AI小白
·
2020-08-22 04:36
自然语言处理
自然语言处理 cs224n 2019
Lecture
12: Information from parts of words: Subword Models课程笔记
课程内容语言学的一点小知识纯粹的字符级别的模型子单词模型：BytePairEncodingandfriendsHybridcharacter和单词级的模型fastText(这节课也没怎么听懂，以后要边听边做笔记了)一、人类语言声音：语音学和音系学语音学是音流，这是属于物理层面的东西词法学：一个n-grams的代替方案在基于单词的模型中存在一些问题：需要处理很大的词汇表，在英语中单词只要变个形态就是
努力努力再努力_越努力越幸运
·
2020-08-22 02:38
NLP自然语言处理
【数字图像处理与应用】
Lecture
11 彩色图像处理(2)
数字图像处理与应用Class11.20200601
Lecture
11ColorImageProcessing(2)Colortransformations色彩变化Smoothingandsharpening
Cai_deLong
·
2020-08-22 00:55
数字图像处理
MIT 6.006 Algorithms
Lecture
1
课程主要讨论的：8modulesAlgorithmicThinking:PeakFinderSorting&Trees:EventSimulationHashing:GenomeCompasionsNumeric:RSAEncryptionGraphs:RubicksCubeShortestPath:exampleCalTech->MITDynamicPrograming:Imagecompres
linlih
·
2020-08-21 20:34
python
Algorithm
course
MIT 6.006
Lecture
4
HeapSortMax-heapifytrivialadj:琐碎的，无价值的，平常的，平凡的不重要的backseat:n后座，次要位置BuildMax-heap
linlih
·
2020-08-21 20:34
Algorithm
course
林轩田机器学习技法课程笔记二 对偶支持向量机
Lecture
2:DualSupportVectorMachine在正规化regularization中，拉格朗日乘数作为一个给定的参数。在对偶SVM中，拉格朗日乘数未知。
我岂是非人哉
·
2020-08-21 18:22
机器学习
卷积神经网络 + 机器视觉： L6_初始化_激励函数_BN_梯度下降 (斯坦福CS231n）
list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv完整的视频课堂投影片连接：http://cs231n.stanford.edu/slides/2017/cs231n_2017_
lecture
6
CHUNLIN GO
·
2020-08-21 18:24
Stanford
卷积神经网络 + 机器视觉：L7_进阶梯度下降_正则化_迁移学习 (斯坦福CS231n）
PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv&index=7完整的视频课堂投影片连接：http://cs231n.stanford.edu/slides/2017/cs231n_2017_
lecture
7
CHUNLIN GO
·
2020-08-21 18:24
Stanford
deep reinforcement learning 李宏毅
lecture
1policygradientActor根据环境State作出决定action，决定之后得到reward一次游戏成为一个episode，计算一个episode的totalrewardtrajectorytao
yizheng
·
2020-08-20 17:49
算法
深度学习
deep reinforcement learning 李宏毅
lecture
1policygradientActor根据环境State作出决定action，决定之后得到reward一次游戏成为一个episode，计算一个episode的totalrewardtrajectorytao
yizheng
·
2020-08-20 17:49
算法
深度学习
lecture
7-序列模型及递归神经网络RNN
Hinton第七课。这里先说下RNN有recurrentneuralnetwork和recursiveneuralnetwork两种，是不一样的，前者指的是一种人工神经网络，后者指的是一种深度神经网络这里指的是前者，这部分翻译的不好，因为之前没怎么接触过RNN，不过就当理解意境吧，所以附上所有的ｐｐｔ，看得懂的就看PPt,下面的是附带说明，有些语句没有那么通顺，所以就当意境了。而且百科上居然有这么
weixin_33697898
·
2020-08-20 08:41
PostgreSQL 将时间戳转换成北京时间 AND 查询json中某个字段的值
8','yyyy-MM-ddHH24:MI:SS')astime,b.profile::json->>'name',a.contentfromlecture_user_recordsa,usersb,
lecture
_recordscwherea
一米阳光里的晴天娃娃
·
2020-08-20 04:17
软件测试
笔记
强化学习(1)-Daviad Silver强化学习课程脉络整理
强化学习-DaviadSilver强化学习课程脉络整理1.
lecture
1introduction1.1强化学习简介1.2强化学习类别1.3强化学习的主要问题2.
lecture
2MarkovDecisionProcess2.1MP
平凡之路_cyy
·
2020-08-19 20:36
机器学习
李宏毅机器学习课程笔记5：Unsupervised Learning - Linear Methods、Word Embedding、Neighbor Embedding
**
Lecture
13:UnsupervisedLearning-LinearMethods**UnsupervisedLearning有两种，化繁为简（Clustering&Dimension:复杂的
徐子尧
·
2020-08-19 06:14
李宏毅机器学习课程
李宏毅机器学习课程笔记2：Classification、Logistic Regression、Brief Introduction of Deep Learning
Lecture
4:Classification:ProbabilisticGenerativeModel以根据宝可梦各属性值预测其类型为例说明分类问题。训练数据是若干宝可梦的各属性值及其类型。
徐子尧
·
2020-08-19 06:13
李宏毅机器学习课程
台大李宏毅机器学习（一）——RNN&LSTM
课件下载地址：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML_2016/
Lecture
/RNN(v2).pdf视频：https://www.bilibili.com
zhaochs
·
2020-08-19 05:13
Be frank! 09/08 周四
这件事让我觉得release不少，但又突然意识到自己一下子加了三门课——CO101的
lecture
，discussion，还有这门teachingtech，再加上一本厚厚的textbook——这其实远远不止
yiyan
·
2020-08-19 04:47
李宏毅机器学习（2017full）-
Lecture
1: Regression - Case Study
Regression(CaseStudy)ML01regression输出是数值如：股票预测，自动驾驶（输入是各种sensor，输出方向盘角度），推荐系统example预测宝可梦的CP值。source:http://www.openintro.org/stat/data/?data=pokenman哈，真的，听课很开心~~）input（xx）：某一只宝可梦(xs,xhp,xw,xh,xcpxs,x
星琳之梦
·
2020-08-19 03:30
机器学习
李宏毅机器学习（2017full）-
Lecture
2: Where does the error come from?
Wheredoestheerrorcomefrom?MLLecture2参考https://blog.csdn.net/abc8730866/article/details/70260188Error的来源：Bias，Variencef^f^是计算pokemon真正的函数，只有Niantic公司知道从训练集上，我们得出的一个估计f∗f∗故像射击一样，靶心为f^f^,f∗f∗是我们射中的地方，会由于
星琳之梦
·
2020-08-19 03:30
机器学习
cs231n-notes-
Lecture
-4/5/6: 反向传播/激活函数/数据预处理/权重初始化/batch norm
Lecture
-4BackpropagationandNeuralNetworksComputationalGraphsNodegradient=[localgradient]x[upstreamgradient
Ravi-Jay
·
2020-08-19 03:41
Machine
Learning
Deep
Learning
百度Apollo规划决策模块学习记录-3 Apollo EM Planner算法
目录
Lecture
6约束的分类ApolloEMPlanner优化问题的关键EMPlanner的主要步骤Apollo无人车规划模块进展
Lecture
6约束的分类SoftConstraintsDecisionsBestTrajectoryHardConstraintsTrafficRegulationsApolloEMPlanner
BRAND-NEO
·
2020-08-19 01:15
Apollo
百度Apollo规划决策模块学习记录-1 概述及基本算法
目录
Lecture
1对规划问题的理解对运动规划的理解从最简单的问题入手仍需考虑的问题运动规划的几个层次参考资料
Lecture
2对路径的约束离散化ConfigurationPathPlanning算法处理高维问题的方式无人车问题不是凸问题
BRAND-NEO
·
2020-08-19 01:15
Apollo
算法
人工智能
百度Apollo规划决策模块学习记录-2 平滑曲线及二次规划问题模型
Lecture
3+
Lecture
4+
Lecture
5目录
Lecture
3+
Lecture
4+
Lecture
5车辆运动模型及SL坐标系SL坐标系下曲线平滑度的要求用SmoothingSpline生成平滑曲线
BRAND-NEO
·
2020-08-19 01:15
Apollo
Seaborn，pandas，statsmodule的综合使用（高级编程技术 week14）
的综合使用（高级编程技术week14）这次我们完成的题目来源于该网站：https://nbviewer.jupyter.org/github/schmit/cme193-ipython-notebooks-
lecture
wyfwyf12321
·
2020-08-18 18:54
高级编程技术
李弘毅老师GAN笔记（二），Conditional GAN
p=2，相关的课程课件链接为：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/MLDS_2018/
Lecture
/CGAN.pdf目录1什么是ConditionGAN2ConditionalGAN
taoyafan
·
2020-08-18 16:23
深度学习
GAN
将shell脚本用到实处
今天在网上搜一篇英文文章，得到一个下载地址，http://web.eecs.umich.edu/~silvio/teaching/EECS598/lectures/
lecture
10_3.pdf，猜想应该还有
春泥面包
·
2020-08-18 14:02
Shell
shell
斯坦福CS229机器学习笔记-
Lecture
9- Learning Theory 学习理论
CS229的视频和讲义均为互联网公开资源
Lecture
9主要内容如下：·Bias/variancetradeoff（偏差/方差均衡）·UnionBound+HoeffdingInequality(联合界
Teeyohuang
·
2020-08-18 14:59
机器学习
CS229-吴恩达机器学习笔记
2020-08-18
lecture
1
前置准备环境搭建版本2/3pycharm配置编译运行虚拟环境：venv:用于创建和管理虚拟环境的模块lib:外部库模块与导入定义：Python文件，以.py结尾，包含了Python对象定义和Python语句。模块能定义函数，类和变量，模块里也能包含可执行的代码。标准库(官方包,如os,sys,math)/扩展包/自定义模块导入模块import/from..import../from..import
shyanneshan
·
2020-08-18 01:48
MIT_线性代数笔记_04_A的LU分解
MIT公开课：GilbertStrang《线性代数》课程笔记（汇总）
Lecture
4:FactorizationintoA=LU课程4：A的LU分解LU分解我们从另一种角度来看待Gauss消元。
诗意de栖居
·
2020-08-17 17:41
MIT
Linear
Algebra
Notes
上一页
13
14
15
16
17
18
19
20
下一页
按字母分类：
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他