原创 【綜述】NLP領域遷移學習現狀
跟着博主的腳步，每天進步一點點NAACL 2019 tutorial 完整呈現翻譯 | 慄 峯 校對 | 楊曉凡在過去一年多的時間裏，以預訓練模型形式進行的遷移學習已經成爲NLP領域的主流，許多任務的基準都因而得到極大地提升。然而事實
2020-06-25 03:45:45
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原创 【機器學習】GBDT
來源 | AI小白入門 作者 | 文傑 編輯 | yuquanle 原文鏈接 本文介紹了提升樹模型中的梯度提升樹算法GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 。首先介紹了提升樹通過擬合殘
2020-06-25 03:45:45
原创 【綜述】自動機器學習最近研究進展
跟着博主的腳步，每天進步一點點本文首先從端到端系統的角度總結了自動機器學習在各個流程中的研究成果，然後着重對最近廣泛研究的神經結構搜索進行了總結，最後討論了一些未來的研究方向。英文標題 | AutoML：A survey of Stat
2020-06-25 03:45:45
原创 是時候總結下2019年上半年了
畢業季，一首親愛的旅人啊，讓不再擁有暑假的人內心更加沉重... 碎碎念 一來是我真的好像很久沒有更新公衆號內容了，這段時間裏還沒有取關我的小夥伴們，真的很抱歉。從碩士畢業論文到畢業各種雜
2020-06-25 03:45:42
原创 【綜述】近年來NLP在法律領域的相關研究工作
跟着博主的腳步，每天進步一點點導讀今天總結了下近年來NLP在法律領域的相關研究工作，包括論文、競賽和一些優秀項目、在線系統。該項目放到了github上了：https://github.com/bamtercelboo/Awesome-L
2020-06-25 03:45:41
原创 【機器學習】孤立森林
點擊上方藍色字體，關注AI小白入門喲跟着博主的腳步，每天進步一點點本文介紹了一種基於樹集成的異常檢測方法，其核心思想是“異常點是容易被孤立的離羣點”。首先介紹了孤立森林算法的設計思路。然後介紹了孤立森林算法的特點和適用場景。最後給出了s
2020-06-25 03:45:41
原创 【機器學習】Adaboost
來源 | AI小白入門 作者 | 文傑 編輯 | yuquanle 完整代碼見：原文鏈接 本文介紹了集成學習中Boosting的代表算法Adaboost。首先介紹了Adaboost的Boosting思想：1）學習器的投票權
2020-06-25 03:45:38
原创 【機器學習】模型聚類
點擊上方藍色字體，關注AI小白入門喲跟着博主的腳步，每天進步一點點本文介紹了混合高斯聚類算法。首先介紹了混合高斯的類表示是一個高斯模型，相似性度量定義爲服從類參數爲高斯分佈，其是一種典型的基於模型的密度聚類算法。然後介紹了混合高斯模型假
2020-06-25 03:45:36
原创 【機器學習】XGboost
點擊上方藍色字體，關注AI小白入門喲跟着博主的腳步，每天進步一點點本文介紹了XGboost模型。首先在GBDT的基礎上介紹XGboost，然後對比了XGboost與GBDT的不同之處，最後介紹了XGboost的損失函數和學習過程。作者
2020-06-25 03:45:36
原创 【機器學習】密度聚類
點擊上方藍色字體，關注AI小白入門喲跟着博主的腳步，每天進步一點點本文介紹了一種無參的密度聚類算法-DBSCAN。首先介紹了DBSCAN的類表示爲一簇密度可達的樣本點，相似性度量爲密度可達。然後介紹了DBSCAN中幾個基本定義： -鄰域
2020-04-19 02:36:46
原创 【機器學習】譜聚類
點擊上方藍色字體，關注AI小白入門喲跟着博主的腳步，每天進步一點點本文介紹了一種定義在圖上聚類算法-譜聚類。首先介紹譜聚類其實是保持圖上節點之間的相似性對節點進行向量表示。然後介紹了譜聚類的目標函數-最小化原始相似性矩陣與樣本向量表示,
2020-04-19 02:36:46
原创 【機器學習】Kmeans
點擊上方藍色字體，關注AI小白入門喲跟着博主的腳步，每天進步一點點本文介紹了K-means聚類算法。首先介紹了K-means算法是一種原型聚類算法，其類表示爲類中心點，常用歐式距離作爲相似性度量。然後由類內緊緻準則給出了Kmeans的目
2020-04-11 11:12:15
原创 【機器學習】決策樹
來源 | AI小白入門 作者 | 文傑 編輯 | yuquanle 完整代碼見：原文鏈接 本文介紹了ID3，C4.5，CART三種基本的決策樹模型。首先介紹了決策樹的特徵選擇，包括信息增益，信息增益率、基尼指數、最小均方差
2020-04-03 17:21:31
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原创 【機器學習】對數線性模型之Logistic迴歸、SoftMax迴歸和最大熵模型
來源 | AI小白入門 作者 | 文傑 編輯 | yuquanle 完整代碼見：原文鏈接 1. Logistic迴歸 分類問題可以看作是在迴歸函數上的一個分類。一般情況下定義二值函數，然而二值函數構成的損失函數非凸，一
2020-04-03 17:21:31
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原创 【智能司法】可解釋的Rationale增強罪名預測系統
來源 | AI小白入門 原文鏈接 論文標題：Interpretable Rationale Augmented Charge Prediction System 論文來源：COLING 2018 論文鏈接：https
2020-04-03 17:21:30
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