Google提出的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是现在自然语言处理领域里当之无愧的王者，但是在阅读这篇文献的时候，总有一种和传统自然语言技术断层的感觉。通过研究OpenAI GPT后才恍然大悟，原来这才是其中的桥梁：BERT的思想启发自OpenAI GPT，并应用了transformer的强大处理能力，结合
文章目录前言一、数据介绍二、实验代码1.将语料转存为文本2.用Kenlm统计ngram3.加载Kenlm的ngram统计结果4.过滤ngram5.构建字典树，做预分词，得到候选词6.候选词回溯7.输出结果文件 前言 这篇文章是对发现新词 | NLP之无监督方式构建词库(三)的性能优化。主要改动包括如下两个方面：1、使用了语言模型工具kenlm的count_ngrams程序来统计ngram。由于
Abstract(摘要)近年来，使用卷积网络(CNN)的监督学习已经在计算机视觉应用中得到了广泛的应用，相比之下，CNN的无监督学习受到的关注较少。在这项工作中，我们希望弥补CNNs在有监督学习和无监督学习方面的成功之间的差距。我们引入了一类称为深度卷积生成对抗网络(DCGAN)的CNN，它具有某种结构约束，并说明了他是一个有力的无监督候选方法。在各种图像数据集的训练中，我们展示了令人信服的证据，
Abstract(摘要)近年来，使用卷积网络(CNN)的监督学习已经在计算机视觉应用中得到了广泛的应用，相比之下，CNN的无监督学习受到的关注较少。在这项工作中，我们希望弥补CNNs在有监督学习和无监督学习方面的成功之间的差距。我们引入了一类称为深度卷积生成对抗网络(DCGAN)的CNN，它具有某种结构约束，并说明了他是一个有力的无监督候选方法。在各种图像数据集的训练中，我们展示了令人信服的证据，
文章目录一、数据介绍及处理二、寻找未登录词1.统计语料库中的词信息2.利用互信息熵得到初始化词库3.对语料库进行切分4.利用搜索引擎判断新词5.迭代寻找新词6.方法总结 一、数据介绍及处理 本文以电商领域的商品名称为语料进行实验，来寻找未登录词。 首先，将json格式的数据，提取其goods_name列，写入到txt文件中。import pandas as pd
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将数据中
有监督学习、无监督学习、分类、聚类、回归等概念这篇是很久之前写的了.. 后来才开始上 Andrew Ng 老师的 MOOC，发现其实老师讲得很好了，建议有时间看看他的《Machina Learning》，只看第一节课就可以很了解这些概念了。主要内容有监督学习、无监督学习、分类、聚类、回归等概念有监督学习、无监督学习、分类、聚类、回归等概念这里举一个给书本分类的例子。部分参考 什么是无监督学习？ -
一、卷积神经网络基本概念 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一，是深度学习算法在图像处理领域的一个应用。 机器学习分类：监督学习（分类，回归），无监督学习（聚类，降维），强化学习，半监督学习
一、深度学习引入1.各学习方法之间的联系SL、 SSL和UL是传统ML方法:DL提供了一个更强大的预测模型,可产生良好的预测结果;RL提供了更口快的学习机制,且更适应环境的变化;TL突破了任务的限制,将TL应用于RL中,能帮助RL更好地落实到实际问题。2.概念1.监督学习(Supervised learning，SL)向学习算法提供有标记的数据和所需的输出，对每一次输入，学习者均被提供了一个回应目
文章目录监督学习算法1.定义2.分类回归问题分类问题无监督学习算法1.定义2.分类聚类机器学习算法中多种可...
原创
2022-07-29 11:04:42
253阅读
监督学习与无监督学习
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2018-07-26 11:06:08
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自理解机器学习的概念时，没有深刻理解监督学习和无监督学习的区别，在网上查找了部分资料，现在总结如下：总的来说，机器学习任务将根据训练样本是否有label，可以分为监督学习和无监督学习，这是最简单直接的区别。那么问题来了，什么是label呢，简单的讲字面意思是标签，实际的作用就是对数据的一种标注，就是学习时我们标注的target值。
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2018-10-05 08:23:44
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一、监督学习监督学习指学生从老师那里获取知识、信息，老师提供对错指示、告知最终答案的学习过程。根据在学习过程中所获得的经验、技能，对没有学习过的问题也可以做出正确解答，是监督学习的最终目标。简单来说，就是输入对象有明确期望输出值的学习过程。以人工神经网络算法为例，输入输出根据实际生产情况确定。为探寻转化原因，我们在输入层与输出层之间设置至少一层的隐含层，数据在层与层之间靠权重传递。我们训练输入层、
原创
2021-03-25 20:10:28
1678阅读
机器学习：定义一、给予计算机能自我学习的能力而不是编程。定义二、对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序在从经验E学习 监督学习在有监督的学习中，我们得到了一个数据集，并且已经知道正确的输出应该是什么样的，我们认为输入和输出之间
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2019-12-04 15:19:00
189阅读
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通俗讲解监督学习与无监督学习
原创
2022-09-29 16:57:27
292阅读
监督学习是机器学习的类型，其中机器使用“标记好”的训练数据进行训练，并基于该数据，机器预测输出。
原创
2022-06-09 01:23:20
433阅读
1 、名词监督学习 ： supervised learning 无监督学习 ： unsupervised learning 半监督学习 ： semi-supervised learning2 、 概念监督学习：亦称监督训练、有教师学习。是利用已知类别的样本（即有标记的样本 labeled sample，已知其相应的类别），调整分类器的参数，训练得到一个最优模型，使其达到所要求性
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精选
2016-11-05 13:04:58
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1. 当前现状（1）CNN和RNN中在高光谱的分类中应用广泛，它们属于一种监督分类学习，依赖于充足的训练样本。对于标记好的训练样本，收集起来相当昂贵（可以理解为费时，费力）；（2）未被标记的样本可以以任意数据来获取；2. 明确本文工作针对以上问题，本文指出：能够同时探索并利用标记和未标记数据进行高光谱图像分类的网络将是一个非常有趣的问题！（其实就是作者看了GCN半监督分类的优势）3. 工作提出一种
目录Supervised LearningMassive Unlabeled dataUnsupervised LearningWhy neededSupervised LearningMassive Unlabeled dataUnsupervised LearningWhy neededDimension reductionPreprocessing:Huge dimension, say 2
原创
2021-04-15 18:55:15
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目录Supervised LearningMassive Unlabeled dataUnsupervised LearningWhy needed Supervised Learning Massive Unlabeled data Unsupervised Learning Why needed
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2020-12-11 23:48:00
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机器学习分为：监督学习，无监督学习，半监督学习（也可以用hinton所说的强化学习）等。 监督与无监督区别： 1. 有监督学习方法必须要有训练集与测试样本。在训练集中找规律，而对测试样本使用这种规律。而非监督学习没有训练集，只有一组数据，在该组数据集内寻找规律。 2. 有监督学习的方法就是识别事物，
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2019-05-14 16:33:00
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