在上一篇逻辑回归中,我们利用批量梯度下降算法BGD求解使损失函数J(θ)取得最小值的θ,同时也提到了SGD和MBGD,本篇我们实现下这三个算法,并进行简单比较。关于梯度下降算...
IP属地:山西
在上一篇逻辑回归中,我们利用批量梯度下降算法BGD求解使损失函数J(θ)取得最小值的θ,同时也提到了SGD和MBGD,本篇我们实现下这三个算法,并进行简单比较。关于梯度下降算...
本篇先考虑二分类问题,记录常用到的评估指标。 混淆矩阵 假设在训练之前和预测之后,一个样本的标记是确定的两个类别,一个是真实的1/0,一个是预测的1/0,其中1表示正例、0表...
之前介绍过RNN的分类,本文介绍一下使用预训练词向量进行RNN+Attention的分类模型。 下面来正式开始,RNN+Attention在tensorflow中的实现。 运...
本文从实践的角度,来讲一下如何构建LSTM+CNN的模型对文本进行分类。 本文Github RNN网络与CNN网络可以分别用来进行文本分类。RNN网络在文本分类中,作用是用来...
本文Github 1. RNN文本分类网络结构 2. tensorflow中的RNN RNN在tensorflow中有静态RNN,动态RNN之分。两者差异挺大,我们在使用t...
1、TensorFlow express a numeric computation as agraph Graph nodes areoperationswhich hav...
Logistic Regression(简称LR模型)是比较经典的分类方法,虽然名字中有回归两个字,但主要是用来解决分类问题的判别概率问题。话不多说,直入正题。 LR模型的常...
作为一个NLP届的菜鸟,想把自己学到的一点知识写下来,一是帮助自己梳理知识;二是希望能够帮到一些打算入门以及正在入门的NLPer.由于我的文笔挺差的,以及学识有限,有不忍直视...