环境：win7+python3.51.下载wiki中文分词语料使用迅雷下载会快不少，大小为1个多Ghttps://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz22.安装opencc用于中文的简繁替换安装exe的版本到https://bintray.com/package/files/byvoid/open

我们来看一下公式的推导这部分比较难一些,首先要记住公式,这个公式,不用自己理解,知道怎么用就行,比如这个(mA)T这个转置的关系要知道然后我们看这个符号就是求X的导数,X导数的转置除以X的导数,就得到单位矩阵,可以看到下面也是,各种X的导数,然后计算,得到对应的矩阵结果,这个知道就可以,到时候可以查,不用背.可以看一下高斯发现最小二乘法的故事然后我们看一下之前的目标函数,我们看如何通过这个目标函数

基于sentencepiece工具和unicode编码两种编码分词的word2vec（CBOW，Skip-gram）词向量训练，并结合TextCNN模型，替换初始词向量进行文本分类任务博主这次做的实验很难

xgboost公式推导基本构成boostedtree作为有监督学习算法有几个重要部分：模型、参数、目标函数、优化算法模型模型指给定输入x如何去预测输出y参数参数指我们需要学习的东西，在线性模型中，参数指我们的线性系数

0Introduction自然语言处理通用解决方案需要熟悉word2Vec,了解词向量如何建模重点在于Transformer网络架构，BERT训练方法，实际应用开源项目，都是现成的，套用进去就OK了提供预训练模型

目录1、公式推导2、代码实现1、公式推导2、代码实现importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdefShow_Fig(X,Y,x,y,r):theta=np.arange

大纲公式推导参数估计高斯分布运算高斯分布性质高斯过程（Gaussianprocess）高斯混合模型概念区分边缘分布(marginaldistribution)和联合分布概率密度函数和概率分布函数1.多元高斯分布公式推导首先我们知道一元高斯分布是

早些时候子龙问过我CollaborativeFilteringforImplicitFeedbackDatasets这篇论文里的公式推导，在这里重新解一遍。

一元线性回归浅析与公式推导我们在高中的时候学过最小二乘法公式求解回归方程，所谓回归方程就是一条可以近似的拟合所给数据点的分布的直线方程：y^=ax+b\hat{y}=ax+by^=ax+b事实上，这是一元变量的线性回归问题

3.2.什么是word2vec？

说明：关于本书:《Python机器学习》本笔记侧重代码调用，只描述了一些简单概念，本书的公式推导不在这里展示接上文特征抽取可以将原始数据集变换到一个维度更低的新的特征子空间，在尽可能多地保持相关信息的情况下

第二部分句法六、句法模型（类对象和参数）6.1数据集的句子查看classgensim.models.word2vec.BrownCorpus(dirname)Bases:object迭代句子Browncorpus

回顾一下word2vec的训练trick之一：分层softmax。缺点就是：1.对于词袋大小V如果V非常大，即使是构建哈夫曼树，复杂度也会很高，所以提出使用负采样。

训练word2vec模型时，可以采用一些方法来优化模型的表现。选择合适的语料库：使用大规模的、高质量的语料库可以提高模型的精度。

1.算法背景：（1）N-gram：n-1阶的Markov模型，认为一个词出现的概率只与前面n-1个词相关；统计预料中各种词串（实际应用中最多采用n=3的词串长度）的出现次数，并做平滑处理（应对count=0和count=1的情况）。在预测一个句子的概率时，只需要找到相关的概率参数，将他们连乘起来。（2）神经概率语言模型：将单词映射为embedding，输入隐藏层，激活函数用tanh，输出层为一个s

官网地址：https://code.google.com/archive/p/word2vec/论文地址：https://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf我觉得原理讲的比较好的：word2vec

word2vec与doc2vec的区别:两者从字面意思上就可以大致判断出区别来，word2vec主要针对与单词，而doc2vec主要针对于文本：顾名思义，Word2Vec是在单个单词上训练的，而Doc2vec

Word2vec涉及到两种优化方式，一种是负采样，一种是层序Softmax先谈一下负采样，以跳字模型为例。中心词生成背景词可以由两个相互独立事件的联合组成来近似（引自李沐大神的讲解）。

自然语言处理（NaturalLanguageProcessingNLP）简介本课程是关于NLP101的4部分系列中的第1部分：自然语言处理导论（今天的教程）BagofWords模型简介Word2Vec：

《机器学习公式推导与代码实现》学习笔记，记录一下自己的学习过程，详细的内容请大家购买作者的书籍查阅。

总结不易，请大力点赞，感谢上一个文章，Word2vec-负采样/霍夫曼之后模型是否等价-绝对干货是字节的面试真题，建议朋友们多看几遍，有问题及时沟通。

文章目录1.灵魂20问帮你彻底搞定词向量2.W2C模型篇--一个词通过Word2vec训练之后，可以得到几个词向量?

李宏毅教学视频：Link1B站DDPM公式推导以及代码实现：Link2这个视频里面有论文里面的公式推导，并且1小时10分开始讲解实例代码。后面一段时间看了一些其他博客，更加明白了。

最近使用中文维基百科数据训练Word2Vec时，发现数据里面包含了很多繁体字，这就很尴尬了。这时候就知道OpenCC的强大了。

目录简介一、PPO原理1、由On-policy转化为Off-policy2、ImportanceSampling（重要性采样）3、off-policy下的梯度公式推导二、PPO算法两种形式1、PPO-Penalty2

文章目录一、坐标系运算规则1、坐标系运算规则一(点)2、坐标系运算规则二（坐标系）3、齐次变换二、手眼标定公式推导1、眼在手外2、眼在手上3、解方程AX=XB后记假设手眼标定坐标系表示如下：机械臂基底坐标系

初始值与结果异或值1.2.5输入值反转与输出值反转二、CRC校验原理2.1CRC校验计数基础知识2.2CRC多项式的选择(除数的选择)三、CRC校验码手动计算四、CRC校验算法推导与Verilog实现4.1CRC校验公式推导过程

不同顺序欧拉角转旋转矩阵对照公式eigen库求欧拉角公式分别试验eigen库自带的matrix.eulerAngles()函数，与根据上述公式推导的两种方法求欧拉角eigen库求得欧拉角的范围一定是x−

第三部分对象函数八word2vec对象函数该对象本质上包含单词和嵌入之间的映射。训练后，可以直接使用它以各种方式查询这些嵌入。有关示例，请参阅模块级别文档字符串。

学习内容：西瓜书和南瓜书--第4章讲解课程：Datawhale吃瓜教程（【吃瓜教程】《机器学习公式详解》（南瓜书）与西瓜书公式推导直播合集_哔哩哔哩_bilibili）目录第4章决策树4.1算法流程4.2

难懂，要是提起狭义相对论的推导过程，那肯定又是一群密密麻麻的数学公式，的确，任何的物理理论都需要使用数学的方式去表达，但作为狭义相对论的创建者爱因斯坦来说，支撑整个狭义相对论体系的两大基础却并非是通过公式推导的

最近学习神经网络时，看到调整权值时，对下图公式5.23不是很清楚，搞不懂为什么ε要对w求偏导数，看了很多权值调整的博客也没有细讲其推论，都是只给出下图中的这些公式。经过翻阅书籍终于找到了，5.23这个公式是如何得来的。这要从梯度下降算法推导来理解：首先看一下梯度的定义：看不懂也没关系，只要认识梯度的符号▽请看下面的推导过程：可以发现5.19和5.23很相似，就可以将5.19的推论应用到5.23来理

该模块使用高度优化的C例程、数据流和Pythonic接口来实现word2vec系列算法。word2ve

目录零、前言一、完美生成器的数学模型二、转化为最优化问题三、详细的公式证明四、寻找最好的鉴别器五、查找最好的生成器六、收敛七、总结零、前言笔者在学习GAN的过程中，查阅了许许多多资料，最终发现台湾大学李宏毅教授的GAN教程讲的极好（PPT非常干净、讲解的很清楚），除此之外网易慕课上的一个Pytorch教程里的GAN部分讲的也是不错，近期还看了B站上李沐大佬的论文精度系列（大佬一段段拆开读，甚好），

2、手眼标定的2种形式1）眼在手上（eyeinhand）：即相机固定在机械臂末端2）眼在手外（eyetohand）：即相机固定在机械臂以外的地方3、手眼标定公式推导二、Halcon例程解读1、初始化1）

2、手眼标定的2种形式1）眼在手上（eyeinhand）：即相机固定在机械臂末端2）眼在手外（eyetohand）：即相机固定在机械臂以外的地方3、手眼标定公式推导二、Halcon例程解读1、初始化1）

文章目录一、词向量基础知识1.1One-hot表示1.2Distributed表示二、word2vec基础知识2.1CBOW和Skip-gram三、基于HierarchicalSoftmax的CBOW模型和

【参考】轻松学习扩散模型（diffusionmodel），被巨怪踩过的脑袋也能懂——原理详解+pytorch代码详解（附全部代码）纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。

Glove实现image.pngimage.pngimage.pngGlove与LSA、word2vec的比较LSA采用了基于奇异值分解（SVD）的矩阵分解技术对大矩阵进行降维，

具体的更新公式推导时，要注意权重矩阵中，对不同叶子节点形成的分块特性。##区块链随记：去中

目录1.概率公式中的分号(;)、逗号(,)、竖线(|)2.各种概率相关的基本概念2.1联合概率2.2条件概率（定义）2.3全概率(乘法公式的加强版)2.4贝叶斯公式贝叶斯定理的公式推导1.概率公式中的分号

BackPropagation最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文版，然后又找了些资料看，才发现，中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充

EmbeddingsfromLanguageModels.ELMo模型的提出源于论文>.ELMo模型提出的动机源于研究人员认为一个好的预训练语言模型应该能够包含丰富的句法和语义信息,并且能够对多义词进行建模.而传统的词向量(2013年的word2vec

项目一、京东健康智能分诊项目第一周：文本处理与特征工程|BagofWords模型|从tf-idf到Word2Vec|SkipGram与CBOW|HierarhicalSoftmax与NegativeSampling

目录1.朴素贝叶斯原理1.1.特性1.2.思路2.公式推导3.简单实例3.1.数据集脱单数据集2.0脱单数据集1.0西瓜数据集3.2.python实现3.3.sklearn实现3.4.实验结果4.几个注意点

MasterTheorem：假定一个分治算法将规模为n的问题分为k个规模为n/m的子问题，并假设分解和合并的时间复杂度为f(n)，即：T(n)=kT(nm)+f(n)(n>1)T(n)=kT(\frac{n}{m})+f(n)\tag{n>1}T(n)=kT(mn)+f(n)(n>1)T(1)=O(1)(n=1)T(1)=O(1)\tag{n=1}T(1)=O(1)(n=1)同迭代法求解递推方程可

fasttext的结构非常简单，仅仅是word2vec中CBOW模型的一个变形，CBOW是上下文单词的词向量平均去预测中心词，fasttext是整个文档的单词的词向量平均去预测标签。

作为一个Word2Vec的替代者，其在NLP领域的11个方向

基本原理公式推导逻辑回归的公式解释如下：代码示例下面是一个简单的

链式传导反向传播|Back-Propagation目标求损失函数对各个参数参数的倒数例子f(x)为激活函数目标：求出损失函数对各个参数的导数对于L对w5,w6的导数对于L对w1,w2,w3,w4的导数w3,w4同上