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本体构建-斯坦福七步法本体构建（读完这篇文字就完全懂如何构建本体了）
转 载 前言 本文是本人读斯坦福发布的七步法构建本体的的基本笔记记录，里面的内容大多为翻译内容通过本人的理解进行了记录，有部分截图直接使用原文中的截图。 斯坦福的本体构建ppt讲解构建过程和本体概念等的介绍 第一章 什么是本体 介绍 本体是对领域的显式描述*:概念、概念的属斯坦福机器学习第九讲--经验风险最小化
本讲内容 1. Bias/Variance trade-off （偏差-方差权衡） 2. Empirical risk minimization(ERM) （经验风险最小化） 3. Union Bound/ Hoeffding inequality （联合界/霍夫丁不等式） 4. Uniform convergence （一致收敛） 1. 偏差方差权衡 对于上图左的情况，我们称之为欠拟合(under-fitting斯坦福NLP课程 | 第17讲 - 多任务学习（以问答系统为例）
作者：韩信子@ShowMeAI，路遥@ShowMeAI，奇异果@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/254 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理斯坦福NLP课程 | 第12讲 - NLP子词模型
作者：韩信子@ShowMeAI，路遥@ShowMeAI，奇异果@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/249 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理NLP教程(8) - NLP中的卷积神经网络
作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/247 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Pr斯坦福NLP课程 | 第11讲 - NLP中的卷积神经网络
作者：韩信子@ShowMeAI，路遥@ShowMeAI，奇异果@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/248 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与斯坦福NLP课程 | 第6讲 - 循环神经网络与语言模型
作者：韩信子@ShowMeAI，路遥@ShowMeAI，奇异果@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/240 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理斯坦福NLP课程 | 第4讲 - 神经网络反向传播与计算图
作者：韩信子@ShowMeAI，路遥@ShowMeAI，奇异果@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/236 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与斯坦福NLP课程 | 第3讲 - 神经网络知识回顾
作者：韩信子@ShowMeAI，路遥@ShowMeAI，奇异果@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/235 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与斯坦福21秋季：实用机器学习-李沐课程笔记
课程主页 B站视频 PS：李老师dbq，我尽量将您截的图好看些 1.1 课程介绍李沐-斯坦福《实用机器学习》-01章
1.课程介绍 视频链接 首先介绍了机器学习作为技术本身, 它的大致构成以及所面临的一些挑战. 然后讲述学习机器学习，你会变成什么样的角色. 最后讲述了本课程中会涉及到哪些主题. 举例：房价预测问题 工业界中应用机器学习的基本流程 机器学习的应用是一个循环过程. 他从问题表斯坦福的人工智能4年路线！
今天和大家分享一份Stanford学长的人工智能本科 4 年学习路线和课程清单。相信每个入行人工智能的老手，对自己过往的几年学习生涯都或多或少会有一些遗憾：如果我当年先从基本概念入手就好了，如果我当年把核心算法吃的更透一点就好了…最近，一位在行业内工作了几年的斯坦福人工智能”师Stanford ICME项目介绍
https://zhuanlan.zhihu.com/p/67480195?utm_source=wechat_session&utm_medium=social&s_r=0 上一篇给大家带来了UCLA CS项目的多方面介绍，这次PH咨询依然致力于帮助更多小伙伴们了解理想的项目。这次Pace Han为大家邀请到了PH咨询导师Lily Yang带大家了解女神校的 ICME 项目，想知斯坦福Introduction to NLP：第十讲关系抽取
最近需要调研NLP中的关系抽取任务 找了一篇RE的综述，关于早期研究的介绍较为笼统，因此找到斯坦福的自然语言处理入门课程学习。 课程是2012年的，比较早，正好学习一下早期的RE模型。 看视频的过程中参考了这篇博客：斯坦福大学-自然语言处理入门 笔记 第十课 关系抽取（relation extra【听】《斯坦福极简经济学》，国家调控
斯坦福极简经济学，一本讲述经济学的书籍，不管政府如何制定高大上的经济学，你都可以通过简单的经济学找到影子。 斯坦福极简经济学介绍了三个方面，第一：商品的价值，如何界定商品的价格，它受什么影响；第二：关于政府的经济干预政策与方法有哪些，有什么样的影响；第三：政府干预为何引导激励经济发使用斯坦福工具进行句法分析
使用sh脚本下载斯坦福工具 stanford.sh wget http://nlp.stanford.edu/software/stanford-corenlp-full-2018-10-05.zip unzip stanford-corenlp-full-2018-10-05.zip -d stanford-corenlp-full-2018-10-05 wget -P stanford-corenlp-full-2018-10-05 http://nlp.stanford李飞飞老师离开谷歌？谣言而已
今天的很多科技公众号推送内容中，满屏幕都是李飞飞博士即将离职谷歌的消息。然而这条“有理有据”的传言在散布出来后的几小时，就被谷歌官方打脸了。1李飞飞博士可能有些童鞋对李飞飞博士不是太熟悉，我们来看一下她的简历：如果你还不了解李飞飞，这份履历可以帮你快速认识她：李飞飞生于北[学习日志]自然语言处理-斯坦福 Tensorflow入门
tensorflow的思想 图 把数值计算转化为计算图 图中的每个节点可以看作一个操作，有任意输入，一个输出 图中的边被称为tensor，也就是多维向量 tensor在flow的时候，也就是在计算 变量节点（图中b,W） 变量是节点，操作也是节点 变量节点是有状态的，可以将值存入变量节点，并保存到硬盘 变量斯坦福深度视觉识别课程cs231n 学习笔记三：神经网络
斯坦福深度视觉识别课程cs231n 学习笔记三：神经网络 反向传播一个简单的例子具体例子加法门：梯度分配器max门：梯度路由器乘法门：梯度转换器两个上游结点 一个向量的例子 神经网络神经元基本结构常用激活函数神经网络结构前向传播代码示例 反向传播 一个简单的例子 如图，z=f斯坦福CS229机器学习课程的数学基础（概率论）翻译完成
Stanford cs229 manchine learning课程，相比于Coursera中的机器学习有更多的数学要求和公式的推导，课程全英文，基础材料部分还没有翻译。这个基础材料主要分为线性代数和概率论，而且针对机器学习课程做了优化，非常适合学习。我已经翻译完线性代数部分，最近石振宇博士翻译完了概率论部分，关于知识图谱，我们接下来该研究什么？斯坦福教授们给出了答案
本文整理了斯坦福大学 CS 520 知识图谱研讨会课程的第 10 集的内容，主要是关于知识图谱未来的研究方向，推荐给研究知识图谱的同学们～ 1 使用强化学习进行多跳知识图谱推理第一位演讲者：Richard Sochar Richard 认为知识图谱未来的一个重要研究方向是使用强化学习进行多跳知识图谱推理斯坦福cs231n计算机视觉经典课程笔记（更新中）
计算机视觉 数据驱动方法 def train(imges, labels): # Machine learning return model def predict(model, test_image): # use model to predict labels retrun test_labels Nearest Neighboor 数据集例子 CIFAR10 十个种类，50000张训练图片，10000测试图片，每张计算机公开课推荐 2019.8
欢迎任何人参与和完善：一个人可以走的很快，但是一群人却可以走的更远。 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 编程 哈佛 CS50：计算机科学导论 视频 MIT 6.00.1x：计算机科学和 Python 编程导论 视频 中文版教材 UCB CS61a：计算机程序的构造与解释（Python） 主页计算机公开课推荐 2019.8
原文：https://blog.csdn.net/wizardforcel/article/details/102682374 欢迎任何人参与和完善：一个人可以走的很快，但是一群人却可以走的更远。 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 编程 哈佛 CS50：计算机科学导论 视频 MIT 6.00.1x：计算机科学和 Python 编最新发布！斯坦福 CS224n 出作业视频详细讲解啦！
原文链接：https://wx32e0ad0076a9091c.h5.xiaoe-tech.com 我们都知道人工智能有两大领域，计算机视觉和自然语言处理，但是究竟哪个方向前景好，发展空间大呢？或许你还不知道自己该如何选择。不仅如此，你还能和一批优秀的985、211学员一起学习，群内互答，加深理解！看