深度贝叶斯自然语言处理

深度学习和贝叶斯的结合,以及如何在自然语言处理领域应用?本入门教程就介绍了NLP深度贝叶斯学习的最新研究进展,此类进展可应用于:语音识别、文本摘要、文本分类、文本分割、信息提取、图片标题生产、句子生成、对话控制、情感分类、推荐系统等问题中。从传统上说,“深度学习”被认为是一种学习的过程,其中的推理或优化环节,是通过real-valued deterministic模型实现的。从大型词表中提取出的单词、句子、实体、动作等语义结构,难以在数学或计算机程序中得到很好的表达。用于NLP的离散或连续隐变量模型中的“分布函数”可能无法被适当地分解或估计。

简单的贝叶斯学习是利用参数的先验分布,由样本信息求来的后验分布,直接求出总体分布。贝叶斯学习理论使用概率去表示所有形式的不确定性,通过概率规则来实现学习和推理过程。而深度学习强大的拟合能力可以很好的应用于贝叶斯学习,具体如何操作,请详看该资料~……

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数据科学中的6个基本算法,掌握它们要学习哪些知识

如果想从事数据科学,但是又没有数学背景,那么有多少数学知识是做数据科学所必须的?

统计学是学习数据科学绕不开的一门数学基础课程,但数据科学也经常会涉及数学中的其他领域。

数据科学使用算法进行预测,这些算法称为机器学习算法,有数百种之多。有人总结了数据科学中最常用的6种算法,已经掌握它们分别需要哪些数学知识。……

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极大似然估计

简单介绍、理论推导、例题。……

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