零基础实战机器学习
黄佳
新加坡埃森哲公司资深顾问,《零基础学机器学习》作者
新⼈⾸单¥59
817 人已学习
课程目录
已更新 13 讲 / 共 23 讲
0/4登录后,你可以任选4讲全文学习。
开篇词 (1讲)
开篇词|开发者为什么要从实战出发学机器学习?
免费
准备篇 (4讲)
01|打好基础:到底什么是机器学习?
02|工具准备:安装并使用Jupyter Notebook
03|实战5步(上):怎么定义问题和预处理数据?
04| 实战5步(下):怎么建立估计10万+软文点击率的模型?
业务场景闯关篇 (8讲)
05 | 数据探索:怎样从数据中找到用户的RFM值?
06 | 聚类分析:如何用RFM给电商用户做价值分组画像?
07|回归分析:怎样用模型预测用户的生命周期价值?
08 | 模型优化(上):怎么用特征工程提高模型效率?
09|模型优化(中):防止过拟合,模型也不能太精细
10|模型优化(下):交叉验证,同时寻找最优的参数
11|深度学习(上):用CNN带你认识深度学习
12|深度学习(中):如何用RNN预测激活率走势?
零基础实战机器学习
15
15
1.0x
00:00/00:00
登录|注册

12|深度学习(中):如何用RNN预测激活率走势?

你好,我是黄佳。
欢迎来到零基础实战机器学习。在上一讲中,我们通过给鲜花图片分类,学习了 CNN 在图像识别方面的应用。这一讲呢,我们就来学习另外一种深度学习模型——循环神经网络 RNN(Recurrent Neural Network)。那么进入正题之前,我先给你讲个段子,让你直观理解一下,循环神经网络和其它神经网络模型有啥不同。
假如我和你开车去商场,然后我说“嘿!你知道吗,昨天老王的夫人生二胎了!”你说:“是吗?这么大年纪,真不容易。对了,上次你说他的项目没上线,对吧,后来那个项目到底怎么样了呢?”我回答说:“嗨,那个项目啊,别提了,把他整惨了,三次上线都失败了,现在公司在考虑放弃老王负责的这个项目。嗯,到了,你等我一会儿,我去给老王买个 _____(此处为填空,选项 1:项目;选项 2:玩具)慰问一下他。”
若是这个选择题给循环神经网络之外的其它神经网络做,我们得到的答案可能是“项目”,因为在输入的文本(特征)中,一直是在谈项目,可正确答案显然是“玩具”。也就是说,如果让神经网络实现类似于人脑的语义判别能力,有一个很重要的前提是,必须从所有过去的句子中保留一些信息,以便能理解整个故事的上下文。而循环神经网络中的记忆功能恰恰解决了这个“对前文的记忆”功能。
确认放弃笔记?
放弃后所记笔记将不保留。
新功能上线,你的历史笔记已初始化为私密笔记,是否一键批量公开?
批量公开的笔记不会为你同步至部落
公开
同步至部落
取消
完成
0/1000字
划线
笔记
复制
该试读文章来自付费专栏《零基础实战机器学习》,如需阅读全部文章,
请订阅文章所属专栏新⼈⾸单¥59
立即订阅
登录 后留言

精选留言

由作者筛选后的优质留言将会公开显示,欢迎踊跃留言。
收起评论
返回
顶部