机器学习-02 回归模型 线性回归 评估训练结果误差(metrics) 模型的保存和加载 岭回归 多项式回归 代码总结 线性回归 绘制图像,观察w0.w1.loss的变化过程 以等高线的方式绘制梯度下降的过程 薪水预测 评估误差 把训练好的模型存入文件 加载模型 封装预测模型对象,提供薪资预测服务 岭回归 如何选择合适的超参数C? 多项式回归 基于这组数据训练多项式回归模型 案例:波士顿房屋价格数据分析与房价预测 训练回归模型,预测房屋价格 回归模型 线性回归 输入 输出 0.5 5.0 0.6…

BERT相关论文.文章和代码资源汇总 4条回复 BERT最近太火,蹭个热点,整理一下相关的资源,包括Paper, 代码和文章解读. 1.Google官方: 1) BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 一切始于10月Google祭出的这篇Paper, 瞬间引爆整个AI圈包括自媒体圈: https://arxiv.org/abs/1810.04805 2) Github: ht…

数据集 1.准备数据集 1)下载训练和验证图片 ImageNet官网地址:http://www.image-net.org/signup.php?next=download-images (需用邮箱注册,而且邮箱不能是地址以.com结尾的邮箱) ImageNet官网下载ILSVRC2012的训练数据集和验证数据集.除数据集外,ImageNet还提供了一个开发工具包ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz,是对ILSVRC2012数据集的详细讲解,提交比赛结果的要求,和对结果评价的…

PocketSphinx语音识别系统语言模型的训练和声学模型的改进 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 关于语音识别的基础知识和sphinx的知识,详细能够參考我的另外两篇博文: 语音识别的基础知识与CMUsphinx介绍: http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7941585 PocketSphinx语音识别系统的编译.安装和使用: http://blog.csdn.net/zouxy09/…

http://blog.csdn.net/guixunlong/article/details/8925990 从头开始编写基于隐含马尔可夫模型HMM的中文分词器之一 - 资源篇 首先感谢52nlp的系列博文(http://www.52nlp.cn/),提供了自然语言处理的系列学习文章,让我学习到了如何实现一个基于隐含马尔可夫模型HMM的中文分词器. 在编写一个中文分词器前,第一步是需要找到一些基础的词典库等资源,用以训练模型参数,并进行后续的结果评测,这里直接转述52nlp介绍的“中文分词入门…

文章目录 1. 1. 摘要 2. 2. Map-Matching(MM)问题 3. 3. 隐马尔科夫模型(HMM) 3.1. 3.1. HMM简述 3.2. 3.2. 基于HMM的Map-Matching 3.3. 3.3. Viterbi算法 4. 4. 相关部分论文工作 4.1. 4.1. A HMM based MM for wheelchair navigation 4.2. 4.2. MM for low-sampling-rate GPS trajectories 4.3. 4.3.…

PMML是一种通用的配置文件,只要遵循标准的配置文件,就可以在Spark中训练机器学习模型,然后再web接口端去使用.目前应用最广的就是基于Jpmml来加载模型在javaweb中应用,这样就可以实现跨平台的机器学习应用了. 训练模型 首先在spark MLlib中使用mllib包下的逻辑回归训练模型: import org.apache.spark.mllib.classification.{LogisticRegressionModel, LogisticRegressionWithLBFGS…

基于.net的分布式系统限流组件   在互联网应用中,流量洪峰是常有的事情.在应对流量洪峰时,通用的处理模式一般有排队.限流,这样可以非常直接有效的保护系统,防止系统被打爆.另外,通过限流技术手段,可以让整个系统的运行更加平稳.今天要与大家分享一下限流算法和C#版本的组件. 一.令牌桶算法: 令牌桶算法的基本过程如下: 假如用户配置的平均发送速率为r,则每隔1/r秒速率将一个令牌被加入到桶中: 假设桶最多可以存发b个令牌.当桶中的令牌达到上限后,丢弃令牌. 当一个有请求到达时,首先去令牌桶获取令…

基于word2vec的文档向量模型的应用 word2vec的原理以及训练过程具体细节就不介绍了,推荐两篇文档:<word2vec parameter learning explained>.和<word2vec中的数学>. 在<word2vec中的数学>中谈到了训练语言模型的一些方法:比如n-gram和神经网络.在使用神经网络训练语言模型时得到的"副产物",就是word2vec词向量.基于神经网络训练语言模型有2种方案:cbow和skip-gram,…

论文名称:MetaPruning: Meta Learning for Automatic Neural Network Channel Pruning 论文地址:https://arxiv.org/abs/1903.10258 开源代码:https://github.com/megvii-model/MetaPruning 目录 导语 简介 方法 PruningNet Training Pruned-Network Search 实验 Comparisons with state-of-the…