NLP学习笔记 - 分词算法

基于序列标记的分词方法由此以上方法，可以演绎出对应的算法。下面介绍基于词典的分词算法，因为它比较简单，这类算法根据起始匹配位置不同可以分为：1. 前向最大匹配算法2. 后向最大匹配算法3. 双向最大匹配算法这里解释下前向最大匹配算法，其他可以类推，即从待分词句子的左边向右边搜索，寻

Python机器学习算法之决策树算法

决策树算法是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法。分类算法是利用训练样本集获得分类函数即分类模型(分类器)，从而实现将数据集中的样本划分到各个类中。分类模型通过学习训练样本中属性集与类别之间的

机器学习的算法（二）

预测晴天、雨天、多云天的概率。优点：容许数据的变化性，适用于识别（recognition）和预测操作场景举例：面部表情分析、气象预测6. 随机森林（Random forest）：随机森林算法通过使用多个带有随机选取的数据子集的树（tree）改善了决策树的精确性。本例在基因表达层面

深度学习 - 深度学习 （人工神经网络的研究的概念）

文章目录 深度学习 - 深度学习 （人工神经网络的研究的概念）1、概念2、相关应用场景3、简介4、区别于浅层学习5、典型模型案例6、深度学习是如何进行训练的自下上升的非监督学习自顶向下的监督学习 深度学习 - 深度学习 （人工神经网络的研究的概念）

机器学习——集成算法

## 1 集成算法概述 集成学习（ensemble learning）是时下非常流行的机器学习算法，它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果。基本上所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影，在现实中集成学习也有相当大的作用，它可以用

【机器学习算法专题（蓄力计划）】十七、机器学习中决策树算法

6：决策树可视化 决策树模型使用技巧总结 完整代码 决策树 依据特征划分的树状图。决策树包括特征、类别和层数。分别对应非叶子节点、叶子节点和层数。 不同的特征选择（包括顺序和数量）会得到不同的决策树。 决策树的层数直接对应了模型的复杂度。 每个节点尽量只包含一种类别

其他机器学习任务算法选择

其他机器学习任务还包括关联规则分析、异常检测和个性化推荐等。关联规则分析常用的经典算法有Apriori算法和FP-Growth(频繁项增长）算法，后者在计算速度上更快。异常检测、新样本检测算法用于发现异常数据点的新的数据点，常用算法有OneClassSVM、LocalOutTie

17 种深度强化学习算法的 Pytorch 实现

来源：github转自：新智元编辑：肖琴深度强化学习已经在许多领域取得了瞩目的成就，并且仍是各大领域受热捧的方向之一。本文推荐一个用PyTorch实现了17种深度强化学习算法的教程和代码库，帮助大家在实践中理解深度RL算法。深度强化学习已经在许多领域取得了瞩目的成就，并且仍是各大

深度学习算法中的集成学习（Ensemble Learning）与深度学习的结合

数据，深度学习可以从中学习到更加准确和鲁棒的模型。 适应复杂任务：深度学习模型可以适应各种复杂任务，包括计算机视觉、自然语言处理和语音识别等。 集成学习在深度学习中的应用 集成学习可以与深度学习相结合，以提高深度学习算法的性能和鲁棒性。以下是一些常见的集成学习方法在深度学习中的应用：

深度学习算法：从基础到实践

简介 深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来在多个领域取得了显著的成就。本文将从基础概念出发，探讨深度学习算法的核心原理，并介绍一些实际应用案例。 深度学习算法的核心概念 深度学习算法基于人工神经网络，通过构建深层的网络结构来学习数据的复杂表示。以下是深度学习中几个核心的概念：

深度学习经典算法的详细介绍

RNN)等等，它们分别用于计算机视觉和自然语言处理等特定领域的问题。最后我们了解强化学习，它适用于序贯决策问题(涉及一系列有序的决策问题)。学习完各个算法的原理之后，我们可以进行简单的代码实现。 基本介绍 何为深度学习 从定义上说，深度学习是一种机器学习方法，它通过模拟人类大脑的工作原理来处理和分析大

[转载】机器学习算法总览

十大经典机器学习算法

在机器学习领域，一系列经典的算法构成了其核心理论基础，并在实际应用中展现出强大的预测和决策能力。本文将深入介绍并解析十大最具影响力和广泛应用的经典机器学习算法，它们不仅为后来的算法发展奠定了基石，而且在当今的数据科学实践中依然占据重要地位。1. 线性回归(Linear Regre

推荐系统算法中的深度学习推荐算法

中的时序信息。深度学习可以通过序列建模的方式，更好地捕捉序列中的时序关系。通过深度学习的序列建模，可以实现更准确和个性化的推荐。 深度学习推荐算法 深度学习在推荐系统中的应用产生了许多相关的推荐算法。以下是几种常见的深度学习推荐算法： 以下是一个使用深度学习推荐算法的示例代码：

机器学习算法的优缺点(4）-回归算法

因变量和一个 多个自变量之间的关系时，该算法能提供很多建模和分析多个变量的技巧。具体一点说，回归分析可以帮助我们理解当任意一个自变量变化，另一个自变量不变时，因变量变化的典型值。最常见的是，回归分析能在给定自变量的条件下估计出因变量的条件期望。回归算法是统计学中的主要算法，它已被

强化学习算法选择

强化学习算法选择在机器学习中，数据不同会导致算法表现不同。同样地，在强化学习中，由于目标环境的多样性，算法在不同环境中表现截然不同。另外，结合业务场景，开发者在其他维度（如算法输出动作的连续性或离散性、算法的学习效率等）上可能还有不同的要求。因此，选择合适的强化学习算法是一个很重

深度学习 | 深度学习算法中英文对照表

  Convolutional Neural Networks   (CNN)卷积神经网络AutoEncoder  自动编码器Sparse Coding  稀疏编码Restricted Boltzmann Machine(RBM) 

17个机器学习的常用算法！

在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。1.监督式学习：2.非监督式学习：在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学

深度学习算法中的 迁移学习（Transfer Learning）

深度学习算法中的迁移学习（Transfer Learning） 引言 深度学习已经在各个领域展现出了惊人的能力，但是在实际应用中，我们经常会遇到数据量不足、训练时间过长等问题。迁移学习（Transfer Learning）作为一种解决这些问题的方法，已经在深度学习领域受到了广泛