权重 | 易学教程

CS231n与深度学习入门>>>学习周记1

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目录 1 感知机 1.1 感知机的基本概念 1.2 感知机实现的简单逻辑电路 1.2.1 与门（AND gate) 1.2.2与非门与或门（NAND gate，OR gate） 1.2.3 感知机的实现 1.2.4 阶段小结 1.3 感知机的局限性 1.3.1 异或门（XOR gate) 1.3.2 阶段小结 2 基本分类器 2.1 最近邻分类器（Nearest Neighbor Classifier） 2.2 K近邻分类器（k - Nearest Neighbor Classifier） 2.3 交叉验证（Cross-validation） 2.4 阶段小结 3 线性分类器 3.1 计分函数（Score function） 3.2 损失函数（Loss function） 3.2.1 支持向量机损失（Multiclass Support Vector Machine (SVM) ） 3.2.2 Softmax损失 3.3 阶段小结 4 优化（Optimization） 4.1 梯度计算 4.2 梯度下降法(Gradient Descent) 4.3 阶段小结 1 感知机 1.1 感知机的基本概念一个感知机类似于多个神经元构成的一个整体，接收多个信号，输出一个信号。感知机的信号可以形成流，向前方输送信息。而感知机的信号只有"0"和"1"两种取值。

详解TF-IDF

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目录什么是TF-IDF 怎么计算举例例1 例2 代码例子什么是TF-IDF TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF意思是词频(Term Frequency)，IDF意思是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。看看官网的解释： Tf-idf stands for term frequency-inverse document frequency, and the tf-idf weight is a weight often used in information retrieval and text mining. This weight is a statistical measure used to evaluate how important a word is to a document in a collection or corpus. The importance increases proportionally to the

Progressive Self-Supervised Attention Learning forAspect-Level Sentiment Analysis论文阅读

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Progressive Self-Supervised Attention Learning forAspect-Level Sentiment Analysis翻译及理解 1.本文针对神经网络在学习过程中存在的强模式过学习和弱模式欠学习的问题，提出了渐进自监督注意力机制算法，有效缓解了上述问题。主要基于擦除的思想，使得模型能够渐进的挖掘文本中需要关注的信息，并平衡强模式和弱模式的学习程度。在基于方面层次的情感分析三个公开数据集和两个经典的基础模型上测试表明，所提出的方法取得了不错的性能表现。 2.在方面层次的情感分类任务中，经典方法为使用注意力机制来捕获上下文文本中与给定方面最为相关的信息。然而，注意力机制容易过多的关注数据中少部分有强烈情感极性的高频词汇，而忽略那些频率较低的词。摘要在方面级别的情感分类（ASC）中，普遍的做法是为优势神经模型配备注意机制，以便获得给定方面每个上下文词的重要性。但是，这种机制倾向于过分关注少数带有情感极性的频繁单词，而忽略了很少出现的单词。本文提出了一种针对神经ASC模型的渐进式自我监督注意学习方法，该方法会自动从训练语料库中挖掘有用的注意监督信息，以细化注意机制。特别是，我们对所有训练实例进行迭代的情感预测。将具有最大注意力权重的上下文单词提取为对每个实例的正确/不正确预测具有积极/误导性影响的上下文单词

偏差在神经网络中的作用

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【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 我知道梯度下降和反向传播定理。我没有得到的是：什么时候使用偏见很重要，你如何使用它？例如，当映射 AND 功能时，当我使用2个输入和1个输出时，它不会给出正确的权重，但是，当我使用3个输入（其中1个是偏置）时，它会给出正确的权重。 #1楼单独修改神经元WEIGHTS仅用于操纵传递函数的形状/曲率，而不是其平衡/零交叉点。偏置神经元的引入允许您沿输入轴水平（左/右）移动传递函数曲线，同时保持形状/曲率不变。这将允许网络生成与默认值不同的任意输出，因此您可以自定义/移动输入到输出映射以满足您的特定需求。请参阅此处获取图形说明： http ： //www.heatonresearch.com/wiki/Bias #2楼在ANN的训练期间，可以调整两种不同类型的参数，激活函数中的权重和值。这是不切实际的，如果只应调整其中一个参数会更容易。为了解决这个问题，人们发明了一种偏见神经元。偏置神经元位于一层，连接到下一层中的所有神经元，但在前一层中没有，并且它总是发射1.由于偏置神经元发射1，连接到偏置神经元的权重被直接添加到其他权重的总和（公式2.1），就像激活函数中的t值一样。 1 它不切实际的原因是因为你同时调整了权重和值，所以对权重的任何改变都可以抵消对先前数据实例有用的值的改变..

TF-IDF及其算法

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TF-IDF及其算法概念 TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜寻引擎应用，作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。除了TF-IDF以外，因特网上的搜寻引擎还会使用基于连结分析的评级方法，以确定文件在搜寻结果中出现的顺序。　　原理在一份给定的文件里，词频 (term frequency, TF) 指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。这个数字通常会被归一化（分子一般小于分母区别于IDF），以防止它偏向长的文件。（同一个词语在长文件里可能会比短文件有更高的词频，而不管该词语重要与否。）　　逆向文件频率 (inverse document frequency, IDF) 是一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语的IDF，可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数得到。　　某一特定文件内的高词语频率，以及该词语在整个文件集合中的低文件频率，可以产生出高权重的TF-IDF。因此，TF

SEO博客权重上去了流量却增长缓慢的原因

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我曾经见过一个seo博客权重4却关站了，问博主关站原因博主说流量少没收入坚持不下去，今天我来分析一下这种情况出现的原因。以一个seo博客为例，是谁我就不点名了，写搜索引擎大全排名就是把搜索引擎罗列出来，然后每个用一段官方话介绍一下;写互联网企业榜单，罗列出来，三段不疼不痒的话完;写华为推出“百花号”，概念、注册方式、接入流程完，传播或宣传信息的不止你一个，一个热点出来大家都争着写文章就为了蹭点流量，但真正留住用户的是那些文章融入了作者独家观点、有创造性的网站，你得搞明白一个道理，1+1>2、能使初次访客成为回头访客的不是热点而是价值。写搜索引擎排名，为什么会出现这样的排名、哪些搜索引擎的排名升了、升了的原因是什么，这些东西写出来才有价值，要更有价值你甚至要去查阅一些资料;写互联网企业榜单，对比一下去年的榜单，哪些升了、哪些降了、在你的角度考虑一下原因是什么，这样写出来才有看点;写百花号，对比一下其它同类产品，优缺点和不同点是什么、你有什么看法，这些写出来才是你独特的地方。建议那些不会写文章的seo博主去卢松松博客站长新闻栏目看一下，你就知道成功的网站不是没有原因的。很多人在网站运营上犯了一个错误，认为网站流量增加靠的是文章数量的增加，我想问你每篇文章都收录了吗?收录的都有搜索流量吗?你有去调查过网站有多少流量才能赚到钱?有没有考虑过你写多少篇文章才能有赚到钱的流量

HTML标签的权重

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一、什么是优先级的权重 1.作用：当多个选择器混合在一起的时候，我们可以通过计算权重来判断谁的优先级最高。 2.权重的计算规则公共代码： <body> <div id="identity1" class="box1"> <ul> <li> <p id="identity2" class="box2">试炼语句</p> </li> </ul> </div> </body> web前端开发学习Q-q-u-n： 731771211，分享学习的方法和需要注意的小细节，不停更新最新的教程和学习方法（详细的前端项目实战教学视频）（1）首先计算选择器中有多少个id，id多的选择器优先级最高；例子： #identity1 .box2{ color: red; } .box1 .box2{ color: blue; } （2）如果id选择器同样多，那么类选择器多的优先级高 .box1 .box2{ color: blue; } div ul li p{ color: purple; } web前端开发学习Q-q-u-n： 731771211，分享学习的方法和需要注意的小细节，不停更新最新的教程和学习方法（详细的前端项目实战教学视频）（3）如果类名的个数也一样多，那么标签个数多的个数多的优先级高 #identity1 ul{ color: red; } #identity1 ul li p{

web前端入门到实战：@import和link引入样式的区别

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关于@import和link引入样式的区别网上有很多种说法。大致有如下几种，不过这其中会有我存疑的地方，我们可以一起来探讨一下。区别 1.从属关系区别 @import是 CSS 提供的语法规则，只有导入样式表的作用；link是HTML提供的标签，不仅可以加载 CSS 文件，还可以定义 RSS、rel 连接属性等。 2.加载顺序区别加载页面时，link标签引入的 CSS 被同时加载； @import 引入的 CSS 将在页面加载完毕后被加载。 3.兼容性区别 @import是 CSS2.1 才有的语法，故只可在 IE5+ 才能识别；link标签作为 HTML 元素，不存在兼容性问题。 4.DOM可控性区别可以通过 JS 操作 DOM ，插入link标签来改变样式；由于DOM方法是基于文档的，无法使用 @import 的方式插入样式。 5.权重区别 link引入的样式权重大于@import引入的样式。（？？？）我们在网上搜索关于这两者的区别的时候通常会看见有第5条这么一个说法。难道第5条真的是这样吗？有待商榷。所以这里我们就通过几个demo来验证一下第五条再验证之前我们先来说说css权重的相关概念： css的权重指的是选择器的优先级，CSS 选择器的权重高，即选择器的优先级高。 css的优先级表现在，对同一个html元素设置元素的时候，不同选择器的优先级不同

L2正则化与权重衰减weight decay

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在 medium 上翻阅到一篇讲权重衰减的文章，顺便贴一下之前记录的一篇相关笔记。同时安利一下medium的 Towards Data Science 主题，每天都会推送机器学习、深度学习、AI、编程相关的文章，质量相当不错。来源： CSDN 作者： FantasyJXF 链接： https://blog.csdn.net/oqqENvY12/article/details/103605249

AdaBoost算法理解

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AdaBoost的前身和今世强可学习和弱可学习在概率近似正确(PAC)学习框架中, 一个类如果存在: 一个多项式复杂度的学习算法,正确率略大于随机猜测(例如二分类问题中大于1/2),称弱可学习的一个多项式复杂度的学习算法,并且正确率很高,称强可学习的 Kearns和Valiant证明了强可学习和弱可学习是等价的 The Strength of Weak Learnability Adaboost算法就是将弱学习器组成强学习器的算法 Explaining AdaBoost 算法受到工业界和学术界的关注，充分的理论研究 (统计学习方法证明) AdaBoost算法是为了证明弱可学习和强可学习算法等价而提出的，随后，人们发现该类集成算法能够有效的提升一个学习器的作用，基于AdaBoost演化出了诸多的算法，例如在各大数据挖掘上大放光彩的XGBoost，几乎霸占了诸多数据竞赛榜单的前几多年（从2017开始），在数据预处理上填充空值常用的随机森林算法等等。随后，学术界纷纷把关注点投向了这个算法的理论证明。得到了该类算法的统计学派角度的证明，即为AdaBoost是在指数损失函数、模型是加性模型、算法是前向分布算法。进一步的，给出了学习算法的训练误差界，说明了其训练过程中的最坏情况，并且表明其训练误差是以指数级别下降的。在明白了AdaBoost的统计意义后

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