1. Naive Bayes算法 朴素贝叶斯算法算是生成模型中一个最经典的分类算法之一了,常用的有Bernoulli和Multinomial两种.在文本分类上经常会用到这两种方法.在词袋模型中,对于一篇文档$d$中出现的词$w_0,w_1,...,w_n$, 这篇文章被分类为$c$的概率为$$p(c|w_0,w_1,...,w_n) = \frac{p(c,w_0,w_1,...,w_n)}{p(w_0,w_1,...,w_n)} = \frac{p(w_0,w_1,...,w_n|c)*p(c…

声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 符号定义 这里定义<深入浅出ML>系列中涉及到的公式符号,如无特殊说明,符号含义均按下述定义解释: 符号 含义 \(x_j\) 第\(j\)维特征 \(x\) 一条样本中的特征向量,\(x=(1, x_1, x_2, \cdots, x_n)\) \(x^{(i)}\) 第\(i\)条样本 \(x_{j}^{(i)}\) 第\(i\)条样本的第\(j\)维特征 \(y^{(i)}\)…

写代码也要读书,爱全栈,更爱生活.每日更新原创IT编程技术及日常实用视频. 我们的目标是:玩得转服务器Web开发,搞得懂移动端,电脑客户端更是不在话下. 本教程是基础教程,适合任何有志于学习软件开发的人.当然因为技术的连贯性,推荐按照顺序查看. 上次课程:电脑小白自学软件编程-.Net语法基础之循环语句,纯技巧干货 近期,致力于进行C#语言教程的写作.写一系列可以供电脑小白学习软件开发的文章,帮助更多初学者入门学习IT编程. 课程总目录:因头条无法自定义目录,大家关注:"做全栈攻城狮"…

原文地址:learning-to-code-420-hours-later-how-to-teach-yourself-python-for-free 说明:有些网址需要FQ. 大约在1.5年前,我开始自学python编程.今天,我对于完成我的项目感到自信. 老实说,我认为对于我能够码出中级初学者级别的代码感到有点自豪.在过去的几个月持续快速提高后,我现在已经过了编程拐点--Coding Inflection Point.这意味着我已经内化了多数python编程的基本诀窍和模式,现在某些情况下实…

本文来自于腾讯Bugly公众号(weixinBugly),未经作者同意,请勿转载,原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/OWD5UEiVu5JpYArcd2H9ig 作者:liujizhou 导语:在刚刚过去的WWDC上,苹果发布了Core ML这个机器学习框架.现在,开发者可以轻松的使用Core ML把机器学习功能集成到自己的应用里,让应用变得更加智能,给用户更牛逼的体验. 苹果在 iOS 5 里引入了 NSLinguisticTagger 来分析自然语言.iOS 8…

前一篇讲过环境的部署篇,这一次就讲讲从代码角度如何导出pb模型,如何进行服务调用. 1 hello world篇 部署完docker后,如果是cpu环境,可以直接拉取tensorflow/serving,如果是GPU环境则麻烦点,具体参考前一篇,这里就不再赘述了. cpu版本的可以直接拉取tensorflow/serving,docker会自动拉取latest版本: docker pull tensorflow/serving 如果想要指定tensorflow的版本,可以去这里查看:https:…

在3D场景中,每个像素最终显示出来的颜色都是经过大量计算而得到的,其中一些计算是依赖于场景中的光照以及场景中物体对光线的反射和吸收情况. 例如,对于一个红色的物体, 在白色光(白光是红光,绿光和蓝光等量的光) 的照射下它是红色的, 而在绿色光的照射下它将显示为黑色. 如果场景不存在光源效果,那么就没有了3D效果. 下图左边是有光照的效果, 右图是没有光照的效果. (一)OpenGL的光照模型 OpenGL的光, 可以分解为红,绿,蓝3种分量. 对于光源来说, 使用其发射的红,绿,蓝光的量来描述.…

JS继续学习记录(一) 总感觉自己的js code写的还算可以,但是又深知好像只知道一些皮毛,所以打算仔细记录一下js晋级学习过程,日日往复 先记录一下自己目前对js的了解吧(20180828) js作为脚本语言,包括核心语法,dom,bom三部分组成. 1.核心语法:变量,函数的定义,一些js内置对象的调用,如array,如json,基本数据类型,引用数据类型若干,各自的用法云云. 2.dom对象:html的页面对象的封装,封装成的dom对象内包括html的基础属性,衍生属性,监听器,绑定函数…

前言: 画图挺好:深度学习进阶之路-从迁移学习到强化学习 专家系统给出了知识节点和规则,使用粒度描述准确性,依靠分解粒度解决矛盾,并反馈知识和推理规则更新.专家系统与机器学习有本质区别,但从机器学习的角度看,专家系统是一个给出了规则/函数又给了函数参数的学习模型,其直接影响是泛化性能极差,容易导致矛盾.这样,每一个专家系统的更新都涉及到知识节点(规则参数)的分解重构,形式上等价于函数复合化. 机器学习系统设计也遵循了模式识别的一般构架与过程.一般在特定或者广泛的应用领域,先给出目标/评价函数,以…

一.机器学习 有关机器学习领域的最佳介绍,请观看Coursera的Andrew Ng机器学习课程. 它解释了基本概念,并让你很好地理解最重要的算法. 有关ML算法的简要概述,查看这个TutsPlus课程“Machine Learning Distilled”. “Programming Collective Intelligence”这本书是一个很好的资源,可以学习ML 算法在Python中的实际实现. 它需要你通过许多实践项目,涵盖所有必要的基础. 这些不错的资源你可能也感兴趣: Perer…