NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一,也是入门机器学习编程的必备工具。然而对初学者来说,NumPy的大量运算方法非常难记。
在数学中,笛卡尔坐标系下的抛物面长这样子(它的胖瘦可以任意收缩):
线性模型:LR、FTRL无法提取高阶的组合特征,依赖人工的组合特征,表达能力有限。
在 OpenAI 官网上专门有 Embedding(向量化) 的介绍,并且提供了相关的模型API,叫做 ada,专门将数据 Embedding。
Embedding 是个英文术语,如果非要找一个中文翻译对照的话,我觉得“向量化”(Vectorize)最合适。Embedding 的过程,就是把数据集合映射到向量空间,进而把数据进行向量化的过程。Embedding 的目标,就是找到一组合适的向量,来刻画现有的数据集合。
神经网络的输入、输出、权重都是张量,神经网络中的各种计算和变换就是对张量操作,张量这种数据结构是神经网络的基石,可以说没有理解张量就没有真正理解神经网络和人工智能。本文由浅入深地详细讲解分析张量,望能给予读者启发。
本章介绍如何使用 TensorFlow 快速搭建动态模型。
研究和构建的是一种特殊算法(而非某一个特定的算法),能够让计算机自己在数据中学习从而进行预测。所以,机器学习不是某种具体的算法,而是很多算法的统称。
一般不需执着于算法在统计学中的显著差异,这是理论专家的方向。
在Milvus中,位集是位数的数组,可以用来紧凑高效地表示某些数据,而不是用int、float或chars表示。默认情况下,位数仅在满足某些要求时设置为.0``1``0``1