目录简介经典模型概述Model 1: Attentive Reader and Impatient ReaderAttentive ReaderImpatient ReaderModel 2: Attentive Sum ReaderModel 3: Stanford Attentive ReaderModel 4: AOA ReaderModel 5: Match-LSTM and Answer
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2023-08-22 21:53:49
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# 如何实现“阅读理解机器学习”
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意帮助你学习如何实现“阅读理解机器学习”。在以下文章中，我将为你提供一个步骤流程来实现这一任务，并且给出每一步需要做的事情以及相应的代码。
## 步骤流程
下面是实现“阅读理解机器学习”的步骤流程表格。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据准备 | 收集和清洗数据 |
| 2. 特
原创
2024-02-04 04:40:20
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怎么理解？就可以这么理
原创
2022-09-14 15:41:09
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机器学习算法是一种能够从数据中学习的算法。卡耐基梅隆大学计算机科学学院机器学习系主任Mitchell给出了机器学习算法的定义：对于某类任务TTT和性能度量PPP，一个计算机程序被认为可以从经验EEE中学习是指，通过经验EEE改进后，它在任务TTT上由性能度量PPP衡量的性能有所提升。经验EEE，任务TTT和性能度量PPP的定义范围非常宽广，我们会在接下来的文章中提供直观的解释和示例来介绍不同的任务、性能度量和经验，这些将被用来构建机器学习算法。任务TTT机器学习可以让我们解决一些人为设计和使用确定性程
原创
2022-04-22 15:56:17
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机器阅读理解技术即机器自动基于给定的文本回答用户所提出的问题的技术[1]，近几年已经成为了研究热点之一。阅读理解大致可以分为四个任务，即填空型阅读理解任务、选择型阅读理解任务、片段抽取型阅读理解任务以及自由格式阅读理解任务。随着以BERT为代表的预训练模型的发展，四种阅读理解任务都有着飞速的发展，主要体现为从关注限定文本到结合外部知识，从关注特定片段到对上下文的全面理解。本文对上述几种主流的机器阅
目录1 什么是机器学习？2 机器学习的三要素2.1 模型2.2 学习准则2.3优化3正则化1 什么是机器学习？机器学习：通过算法使得机器能从大量数据中学习规律从而对新的样本做决策。规律：决策（预测）函数常见的机器学习类型:
原创
2022-08-16 01:40:03
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一 引论 概念
: OS是配置在计算机硬件上的第一层软件，是对硬件系统的第一次扩充
OS的目标:
1、方便性
: 配置OS后可使计算机更易于使用
2、有效性
: 使CPU和I/O设备能保持忙碌状态，从而得到更为有效的利用
3、可扩充性
: 以便于增加新的功能模块和修改老的功能模块
4、开放性
: 对于不同的硬件平台开放(这个不明白啥意思)
OS的作用:
1、作为用户和计算机
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2023-10-18 16:27:07
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读这篇论文主要是要了解一下目前文本理解的研究现状，带着一个疑问： 文本理解和机器阅读理解的关系，这两者到底是一个东西还是不同的东西？文本理解包含机器阅读理解，还是二者就是同一个方向的不同叫法。不敢问老师，所以先自己找答案吧！ 1. 神经网络机器阅读理解(MRC)发展的前提是数据集的提出，数据集推动了机器学习模型的发展，一些数据集列举如下：完形填空类型：CNN/Daily Ma
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2023-06-21 09:38:28
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机器学习中回归（自变量x和应变量y）之间的关系由两种？确定性关系（函数关系）：如线性相关，能够找到函数或者曲线能够进行拟合。非确定性关系（相关关系）：如正相关，或者负相关。如何判断这些散点，是否可以用直线进行拟合？我们可以算法它们之间的x和y的相关系数: 算出它们之间的相关系数，相关系数越大，则越可以用直线进行拟合。3.怎么求拟
原创
2017-05-28 11:33:30
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在机器学习中，随机森林由许多的决策树组成，因为这些决策树的形成采用了随机的方法，因此也叫做随机决策树。随机森林中的树之间是没有关联的。当测试数据进入随机森林时，其实就是让每一颗决策树进行分类，最后取所有决策树中分类结果最多的那类为最终的结果。因
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2013-08-25 21:16:00
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本文主要内容概览：1. CatBoost简介CatBoost是俄罗斯的搜索巨头Yandex在2017年开
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2022-11-14 17:50:32
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机器学习基础ROC曲线理解 一、总结 一句话总结： ROC曲线的
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2020-07-23 12:30:00
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对学习器的泛化性能进行评估，不仅需要有效可行的实验估计方法，还需要有衡量模型泛化能力的评价标准，这就是性能度量（Performance Measure）。性能度量反映了任务需求，在对比不同模型的能力时，使用不同的性能度量往往会导致不同的评判结果；这意味着模型的“好坏”是相对的，什么样的模型是好的，不仅取决于算法和数据，还决定于任务需求。在预测任务中，给定样例集
原创
2022-04-11 18:26:34
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1：什么是机器阅读理解任务 机器阅读理解任务类似英文的阅读理解题型，输入：篇章P和问题Q，输出：答案A的过程。2：机器阅读理解任务类型 机器阅读理解任务主要包含四种类型：选择型、填空型、抽取型、生成型。填空型阅读理解任务 在该类型的任务中，给定一段文本并移除其中若干词或者实体作为问题，模型需要在被删除的位置填入正确答案。部分数据集提供了候选答案，而另外一些数据集则未提供，只能从上下文中寻找。 数据
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2024-09-05 06:51:16
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常见分类模型与算法 距离判别法，即最近邻算法KNN； 贝叶斯分类器； 线性判别法，即逻辑回归算法； 决策树； 支持向量机； 神经网络； 1. KNN分类算法原理及应用 1.1 KNN概述 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。 KNN算法的指导思想是
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2020-11-17 15:43:00
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术语理解示例: 对应着数据中的一条记录（多条记录构成数据集)。可以包含标记，也可以不包含标记。 假设一条记录有多个属性构成的，则这条记录就有5维。多个属性构成的空间叫做属性空间，样本空间（示例也可以叫做样本）或者输入空间。每个属性都有多个属性取值，则每条记录都
原创
2017-05-28 10:42:00
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如何形象解释？如何形象解释？飞行棋，都玩过吧？
原创
2022-09-14 15:41:03
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一、基础概念1、算法概述关联规则挖掘可以让我们从数据集中发现项与项（
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2022-11-14 18:02:04
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理解熵：机器学习的黄金标准TL; DR：熵是对系统中混沌的一种度量。 因为它比诸如准确性甚至均方误差之类的其他更严格的度量标准更具动态性，所以使用
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2020-07-29 12:59:47
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对于支持向量机来说，数据点若是维向量，我们用维的超平面来分开这些点。但是可能有许多超平面可以把数据分类。最佳超平面的一个合理选择就是以最大间隔把两个类分开的超
原创
2024-08-09 11:27:25
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