- 在自然语言处理（NLP）历史中，Jurafsky和Martin[1]确定了6个主要时期，见表13.1。本章将简要地描述这些时期。各小节所述的内容与Jurafsky和Martin提供的这些时期大致呼应。进一步的讨论请参阅第11章。表13.1 NLP的6个时期（参见Jurafsky和Martin的文章，2008，第9～12页）时期编号时期名称年份1基础期20世纪40年代和50年代2符号与随机方法... 在自然语言处理（NLP）历史中，Jurafsky和Martin[1]确定了6个主要时期，见表13.1。本章将简要地描述这些时期。各小节所述的内容与Jurafsky和Martin提供的这些时期大致呼应。进一步的讨论请参阅第11章。表13.1 NLP的6个时期（参见Jurafsky和Martin的文章，2008，第9～12页）时期编号时期名称年份1基础期20世纪40年代和50年代2符号与随机方法...
- 第一章 先验分布和后验分布1.1 三种信息 统计学的两个主要学派：频率学派，贝叶斯学派 统计推断的三种信息：1）总体信息：总体分布，总体所属分布族提供的信息。2）样本信息：从总体抽样的样本提供的信息。通过对样本的加工处理对总体特征进行估计。----------------------- 基于以上两种信息的统计推断为“经典统计学”。----------------------- 基本观点：... 第一章 先验分布和后验分布1.1 三种信息 统计学的两个主要学派：频率学派，贝叶斯学派 统计推断的三种信息：1）总体信息：总体分布，总体所属分布族提供的信息。2）样本信息：从总体抽样的样本提供的信息。通过对样本的加工处理对总体特征进行估计。----------------------- 基于以上两种信息的统计推断为“经典统计学”。----------------------- 基本观点：...
- 小米产品总监、MIUI体验总负责人@MIUI小凡进行了回应：“‘10%+10%’是目前全球标准的计算逻辑，最早的电子计算器并没有%，是后来加的。作为后续改进，它一定解决了计算场景中的常用痛点，特别是在西方人在计算折扣、小费、利息等常见的场景中，这样的逻辑算法就比较合适。” @MIUI小凡还通过打折计算的例子向大家解释，“货物560元，20%OFF(打八折)多少钱？560-20%=448元!”... 小米产品总监、MIUI体验总负责人@MIUI小凡进行了回应：“‘10%+10%’是目前全球标准的计算逻辑，最早的电子计算器并没有%，是后来加的。作为后续改进，它一定解决了计算场景中的常用痛点，特别是在西方人在计算折扣、小费、利息等常见的场景中，这样的逻辑算法就比较合适。” @MIUI小凡还通过打折计算的例子向大家解释，“货物560元，20%OFF(打八折)多少钱？560-20%=448元!”...
- 遇到数学就头疼，还好有这样一本书，只需要你有数学基础知识便可以学习人工智能啦。这便是即将要在６月初上架的《深入浅出人工神经网络》。看看学习人工智能你需要具备哪些数学知识？学习神经网络/深度学习，数学基础知识是绕不过去的坎。**如果想对神经网络/深度学习有一个最基本的了解，起码应掌握一些线性代数特别是矩阵相关的基础知识；如果想全面提升对神经网络/深度学习的理解，则还应该掌握微积分中有关导数、偏... 遇到数学就头疼，还好有这样一本书，只需要你有数学基础知识便可以学习人工智能啦。这便是即将要在６月初上架的《深入浅出人工神经网络》。看看学习人工智能你需要具备哪些数学知识？学习神经网络/深度学习，数学基础知识是绕不过去的坎。**如果想对神经网络/深度学习有一个最基本的了解，起码应掌握一些线性代数特别是矩阵相关的基础知识；如果想全面提升对神经网络/深度学习的理解，则还应该掌握微积分中有关导数、偏...
- 看了好多书籍和博客，讲先验后验、贝叶斯公式、两大学派、概率模型、或是逻辑回归，讲的一个比一个清楚 ，但是联系起来却理解不能基本概念如下先验概率：一个事件发生的概率 P(y) P(y) 后验概率：一个事件在另一个事件发生条件下的条件概率 P(y|x) P(y|x) 贝叶斯公式：联合概率公式直接能推导出来的，代表什么意义？不放在具体问题中代表不了任何意义 P(y|x)=P(x|y)P(y)P(x... 看了好多书籍和博客，讲先验后验、贝叶斯公式、两大学派、概率模型、或是逻辑回归，讲的一个比一个清楚 ，但是联系起来却理解不能基本概念如下先验概率：一个事件发生的概率 P(y) P(y) 后验概率：一个事件在另一个事件发生条件下的条件概率 P(y|x) P(y|x) 贝叶斯公式：联合概率公式直接能推导出来的，代表什么意义？不放在具体问题中代表不了任何意义 P(y|x)=P(x|y)P(y)P(x...
- 你可能已经接触过编程，并开发过一两款程序。同时你可能读过关于深度学习或者机器学习的铺天盖地的报道，尽管很多时候它们被赋予了更广义的名字——人工智能。实际上，或者说幸运的是，大部分程序并不需要深度学习或者是更广义上的人工智能技术。例如，如果我们要为一台微波炉编写一个用户界面，只需要一点儿工夫我们便能设计出十几个按钮以及一系列能精确描述微波炉在各种情况下的表现的规则；再比如，假设我们要编写一个电... 你可能已经接触过编程，并开发过一两款程序。同时你可能读过关于深度学习或者机器学习的铺天盖地的报道，尽管很多时候它们被赋予了更广义的名字——人工智能。实际上，或者说幸运的是，大部分程序并不需要深度学习或者是更广义上的人工智能技术。例如，如果我们要为一台微波炉编写一个用户界面，只需要一点儿工夫我们便能设计出十几个按钮以及一系列能精确描述微波炉在各种情况下的表现的规则；再比如，假设我们要编写一个电...
- 华为开发者十二时辰，和你想象的是否一样？ 华为开发者十二时辰，和你想象的是否一样？
- 也许我们从来没有想过，看似简单的垃圾分类居然给“聪明”的人类带来如此大的困扰2019年7月1日，史称“最严格的垃圾分类法”《上海市生活垃圾管理条例》正式开始施行一夜之间上海人最常用的见面语从“侬好”变成了“侬是什么垃圾？”虽然只有可回收物、有害垃圾、干垃圾和湿垃圾四种分类，但面对现实生活中“丰富多彩”的垃圾，市民们还是被搞得“晕头转向”、“丈二和尚摸不着头脑”。该市民正在查询垃圾如何分类有市... 也许我们从来没有想过，看似简单的垃圾分类居然给“聪明”的人类带来如此大的困扰2019年7月1日，史称“最严格的垃圾分类法”《上海市生活垃圾管理条例》正式开始施行一夜之间上海人最常用的见面语从“侬好”变成了“侬是什么垃圾？”虽然只有可回收物、有害垃圾、干垃圾和湿垃圾四种分类，但面对现实生活中“丰富多彩”的垃圾，市民们还是被搞得“晕头转向”、“丈二和尚摸不着头脑”。该市民正在查询垃圾如何分类有市...
- RPA和AI有什么区别？RPA和AI如何协同工作？机器学习如何适应？什么是RPA和AI用例和最佳实践？今天就让51RPA小编和大家一起来分析一下。不断冒出的人工智能领域包括专业术语和技术。这自然会导致重叠和混乱。AI人工智能和机器学习是经常被提到的，很多人，特别是非技术人员，可能认为他们是同一种技术。实际上他们是不同的技术种类，但有密切的关联。机器学习是AI的一个子集或特定学科。这是一个相对... RPA和AI有什么区别？RPA和AI如何协同工作？机器学习如何适应？什么是RPA和AI用例和最佳实践？今天就让51RPA小编和大家一起来分析一下。不断冒出的人工智能领域包括专业术语和技术。这自然会导致重叠和混乱。AI人工智能和机器学习是经常被提到的，很多人，特别是非技术人员，可能认为他们是同一种技术。实际上他们是不同的技术种类，但有密切的关联。机器学习是AI的一个子集或特定学科。这是一个相对...
- 训练一个深度神经网络并使其获取最佳的性能是一件具有挑战的任务。在本文中，我将会探索这项任务中最常见的问题及其解决方案。这些任务中包括网络训练时间过长，梯度消失与爆炸，还有网络初始化方法等问题，这些我们在此统称为优化问题。至于其余在训练网络中出现的问题则认为是正则化问题，我在之前的文章中已经讨论过了。 训练一个深度神经网络并使其获取最佳的性能是一件具有挑战的任务。在本文中，我将会探索这项任务中最常见的问题及其解决方案。这些任务中包括网络训练时间过长，梯度消失与爆炸，还有网络初始化方法等问题，这些我们在此统称为优化问题。至于其余在训练网络中出现的问题则认为是正则化问题，我在之前的文章中已经讨论过了。
- OCR就如同RPA的眼睛，RPA机器人的运行离不开它。OCR ( Optical Character Recognition ) 光学字符识别，是指电子设备（扫描仪、数码相机等）将手写或印刷的字符转换为计算机可识别的数字字符代码技术。它可将纸质材料转化为数字化的电子信息。早期的OCR，由于精度不够高、坐标设置难、需要预先统一可读资料的格式，可用范围十分有限。随着OCR技术的不断发展，出现了与... OCR就如同RPA的眼睛，RPA机器人的运行离不开它。OCR ( Optical Character Recognition ) 光学字符识别，是指电子设备（扫描仪、数码相机等）将手写或印刷的字符转换为计算机可识别的数字字符代码技术。它可将纸质材料转化为数字化的电子信息。早期的OCR，由于精度不够高、坐标设置难、需要预先统一可读资料的格式，可用范围十分有限。随着OCR技术的不断发展，出现了与...
- Alexa AI机器学习科学家回顾并总结了ACL 2019会议内容，从减少偏见、落地应用、模型整合能力等多个方面对目前NLP领域的发展趋势进行了总结。 Alexa AI机器学习科学家回顾并总结了ACL 2019会议内容，从减少偏见、落地应用、模型整合能力等多个方面对目前NLP领域的发展趋势进行了总结。
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