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原创 “机器学习系列”文章合集
本人在学习 机器学习 的相关理论知识过程中，进行了整理和归纳。一是对自己的学习过程的总结，二是希望对大家有一定的参考作用。相关内容可能会存在缺少相关内容介绍、缺陷和错误等等问题，欢迎大家拍砖和相互学习交流。
2019-04-13 13:45:38
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原创 NLP：使用 gensim 中的 word2vec 训练中文词向量
本内容主要介绍使用 gensim 中的 word2vec 训练中文词向量。
2021-06-18 20:37:26
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原创 文本数据增强方法
当前的有监督的深度学习模型，如果想获得高性能，需要依赖于大量的标注训练数据。然后，在实际上项目中，往往存在训练样本少、标注数据成本高等情况。在这种情况下，我们就需要用到文本数据增强技术。
2021-05-20 19:28:49
1518
原创 Android 按键事件（KeyEvent）的分发机制
本内容主要介绍 Android 中 Java 层 按键事件（KeyEvent） 的分发机制。基于 Android 9.0 的源码进行介绍。
2019-05-15 23:16:32
2027
原创 机器学习系列 15：集成学习
本内容将介绍 集成学习，主要介绍集成学习中的 提升（Boosting）方法、Bagging 与 随机森林 算法，以及集成学习中的结合策略。
2019-05-15 22:53:08
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原创 机器学习系列 13：贝叶斯分类 01 - 贝叶斯决策论、朴素贝叶斯分类器 和 半朴素贝叶斯分类器
本内容将介绍 贝叶斯决策论、朴素贝叶斯分类器 和 半朴素贝叶斯分类器。
2019-04-13 13:16:36
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原创 最大似然估计、最大后验概率估计和贝叶斯估计
本内容主要介绍概率论与统计学相关基础知识，主要涉及 联合概率、边缘概率和条件概率；贝叶斯公式、先验概率、后验概率和似然函数；最大似然估计、最大后验概率估计和贝叶斯估计 等。为机器学习中的贝叶斯分类提供相关基础知识。
2019-04-05 21:55:16
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原创 在 Android Studio 中配置源码路径
在 Android Studio 中配置 Android Framework 层的源码，以便于断点调试 Android Framework 层的源码。
2019-03-22 15:56:50
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原创 机器学习系列 10：支持向量机 02 - SMO（序列最小化）
本内容将介绍 SMO（序列最小化）算法，包含详细公式推导以及 Python 代码实现。
2019-02-24 22:32:28
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原创 机器学习系列 08：深入理解拉格朗日乘子法、KKT 条件和拉格朗日对偶性
本内容将介绍支持向量机（SVM） 中需要使用的基础知识：拉格朗日乘子法、KKT 条件 和 拉格朗日对偶性。
2018-12-26 22:55:51
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原创 机器学习系列 05：Logistic 回归及 Python 实现
本内容将介绍机器学习中的 Logistic 回归 及 Python 代码实现，和 Softmax 回归。
2018-12-03 23:14:22
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原创 机器学习系列 07：决策树 02 - CART 算法
本内容将介绍决策树中的 CART 算法以及 Python 代码实现。其可用于分类和回归，具体实现包含分类树、回归树和模型树。
2018-11-24 21:28:05
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原创 机器学习系列 04：梯度下降法及 Python 实现
本内容将介绍 梯度下降法 以及其三种类型（ 批量梯度下降法（BGD）、随机梯度下降法（SGD） 和 小批量梯度下降法（MBGD））。最后将给出使用随机梯度下降法拟合一个线性回归模型的代码。
2018-11-13 23:18:50
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