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n-gram文法中数据稀疏问题解决方案之Good-Turing平滑
统计语言模型中，N元语法模型不可避免的一个问题，就是数据稀疏，其原因是大规模语料统计与有限语料的矛盾。根据Zipf法则，我们能够推测知零概率问题不可避免。数据稀疏问题的解决办法就是进行平滑处理。平滑处...
深度学习之训练过程中出现NaN问题
相信很多人都遇到过训练一个deepmodel的过程中，loss突然变成了NaN。在这里对这个问题做一个总结。一般来说，出现NaN有以下几种情况：1.如果在迭代的100轮以内，出现NaN，一般情况下的原...
使用 fast.ai 库入门随机森林（程序员的机器学习——第1部分）
编程对于任何想要学习机器学习的人来说都是一个关键的必要条件。当然，有相当多的自动化工具在那里，但大多数仍然处于非常萌芽的阶段，且远远超出个人的预算。数据科学家的最佳结合点在于将编程和机器学习算法融合起...
深度学习教程 : 计算视频中演员的屏幕时间（附Python代码）
引言当我开始深度学习之旅时，我学到的第一件事就是图像分类。它是计算机视觉中一个引人入胜的部分，我完全沉浸在它之中！但我有一个奇怪的想法，一旦我掌握了图像分类，我想知道我是否可以将这一学习转移到视频。有...
基于主动学习算法减少人工标注量，提升文本标注效率的方案探究
项目地址:https://github.com/crownpku/Chinese-Annotator自然语言处理的大部分任务是监督学习问题。序列标注问题如中文分词、命名实体识别，分类问题如关系识别、情...
基于 Keras 的 LSTM 时间序列分析——以苹果股价预测为例
简介时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列，时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值。预测未来股价走势是一个再好不过的例子了。在本文中，我们将看到如何在递归神经网络的帮助下执行时间序列分析。...
构建谷歌数据集搜索，培育开放的数据生态系统
九月早些时候，谷歌启动了GoogleDatasetSearch，这个工具旨在让研究人员更容易发现可以帮助他们工作的数据集。我们俗称之为“GoogleScholarfordata”，GoogleData...
利用机器学习在15分钟内破解验证码
验证码的设计是为了防止计算机自动填写表格，验证你是一个真实的“人”。但随着深度学习和计算机视觉的兴起，现在他们往往容易被击败。我一直在读一本由AdrianRosebrock所写的书《DeepLearn...
用深度学习做语音识别
吴恩达曾经预测当语音识别的准确率从95%上升到99%时，语音识别将会成为人类与计算机交互的新方式。归功于深度学习，这4%的准确率的提升使得语音识别从难以实际应用的技术变成有无限的应用潜力的技术。本文深...
机器学习之感知机python实现
感知器PLA是一种最简单，最基本的线性分类算法（二分类）。其前提是数据本身是线性可分的。模型可以定义为，sign函数是阶跃函数，阈值决定取0或1。模型选择的策略，利用经验损失函数衡量算法性能，由于该算...
构建并用 TensorFlow Serving 部署 Wide & Deep 模型
Wide&Deep模型是谷歌在2016年发表的论文中所提到的模型。在论文中，谷歌将LR模型与深度神经网络结合在一起作为GooglePlay 的推荐获得了一定的效果。在这篇论文后，Youtube，美团等...
R语言与Python数据科学：现代进展综述
原标题：https://elitedatascience.com/r-vs-python-for-data-science翻译：布拉格之恋最近，一些读者一直在问我们关于数据科学的最佳编程语言。很快，我...
布拉格之恋
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如何学习Python数据科学（2018）
在本指南中，我们将介绍如何学习Python的数据科学，包括我们最喜欢的自学课程。你知道，数据科学是关于问题的解决、探索和从数据中提取有价值的信息。要做到这一点，你需要解决数据集、训练机器学习模型、可视...
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