[机器学习] 一个完整的机器学习过程.rar

说明：机器学习到底是什么，BAT算法工程师深入详细地讲解一个完整的机器学习过程，带你轻松入门机器学习！
<qq_41483750> 上传 | 大小：33mb

[深度学习] 1[Aug 27]Tutorial [Ariel Kleiner].pdf

说明：在不久的将来，深度学习将会取得更多的成功，因为它需要很少的手工工程，它可以很容易受益于可用计算能力和数据量的增加。目前正在为深度神经网络开发的新的学习算法和架构只会加速这一进程。Probability: Foundations A probability space(Q2, F, P)consists of a set S2 of"possible outcomes a set of events. which are subsets of n2 a probability measure P:
<weixin_40255359> 上传 | 大小：154kb

[深度学习] 超详细CNN结构代码.docx

说明：在某些情况下，将损失降到0尤其具有挑战性。例如，在图像语义分割中，如果你的损失涉及每个像素的softmax-ed logits和ground truth labels之间的交叉熵，那么可能真的难以将其降低到0。不过，你应当寻求达到接近100％的准确率，通过获取softmax-ed logits的argmax并将其与ground truth labels进行比较来计算。
<weixin_40255359> 上传 | 大小：13kb

[深度学习] 用keras搭建CNN跑mnist.py

说明：确保ReLus还在“放电”。如果大部分神经元“电压”被“钳制”为零，那么应该重新修正权重初始化策略，尝试使用不太激进的学习率计划，并尝试减少正则化（权重衰减）。
<weixin_40255359> 上传 | 大小：3kb

[机器学习] 多桥厢电梯设计.doc

说明：本人研究设计了多厢式智能电梯的设计方案以及实施方案，实用性强，具有非常可行的实际思路，生产简单，容易维护。联系人：许先生 15319748592 链接: https://pan.baidu.com/s/1Sypv-_vvg3a2DesZik8Jow 提取码: 5828
<weixin_40076227> 上传 | 大小：86kb

[深度学习] 2019最新斯坦福CS224n课件（上）.zip

说明：「CS224n：深度自然语言处理课程」（ Natural Language Processing with Deep Learning），由斯坦福大学出品。资源太大，分两部分上传
<xb_please> 上传 | 大小：201mb

[深度学习] 2019最新斯坦福CS224n课件（下）.zip

说明：「CS224n：深度自然语言处理课程」（ Natural Language Processing with Deep Learning），由斯坦福大学出品。资源太大，分两部分上传
<xb_please> 上传 | 大小：124mb

[搜索引擎] IP地址快速匹配算法

说明：当前日志清洗中遇到有大量的 Ip需要匹配出地址 . 而且可预见的将来 1. Ip匹配 是分布在 全国不同的统计集群中进行 2. Ip匹配库 是在迭代更新维护的 （如果选用每次更新都把Ip库分发到各地，这样为以后维护增大困难）
<abacaba> 上传 | 大小：203kb

[深度学习] keras中加入droupout技术.docx

说明：参数有两个，一个是输入数据和输出数据的维度，本代码的例子中 x 和 y 是一维的。如果需要添加下一个神经层的时候，不用再定义输入的纬度，因为它默认就把前一层的输出作为当前层的输入。在这个例子里，只需要一层就够了。
<weixin_40255359> 上传 | 大小：16kb

[搜索引擎] Lucene：基于Java的全文检索引擎简介

说明：Lucene是一个基于Java的全文索引工具包。 1. 基于Java的全文索引引擎Lucene简介：关于作者和Lucene的历史 2. 全文检索的实现：Luene全文索引和数据库索引的比较 3. 中文切分词机制简介：基于词库和自动切分词算法的比较 4. 具体的安装和使用简介：系统结构介绍和演示 5. Hacking Lucene：简化的查询分析器，删除的实现，定制的排序，应用接口的 扩展 6. 从Lucene我们还可以学到什么
<abacaba> 上传 | 大小：589kb

[机器学习] NLP is hard 自然语言处理太难了系列

说明：NLP is hard 自然语言处理太难了系列 NLP is hard 自然语言处理为何如此之难
<abacaba> 上传 | 大小：1mb

[机器学习] PCA的数学原理

说明：PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线 性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只 描述了PCA的分析过程，而没有讲述其中的原理。这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理，帮助读者了解PCA的工 作机制是什么。3 在代数表示方面,我们经常用线段终点的点坐标表示向量,例如上面的向量可以表示为(3,2),这是我们再熟悉不过的向 量表示。
<abacaba> 上传 | 大小：713kb