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拓端tecdat|R语言线性混合效应模型(固定效应&随机效应)和交互可视化3案例
原文链接:http://tecdat.cn/?p=23050原文出处:拓端数据部落公众号在本文中,我们将用R语言对数据进行线性混合效应模型的拟合,然后可视化你的结果。线性混合效应模型是在有随机效应时使用的,随机效应发生在对随机抽样的单位进行多次测量时。来自同一自然组的测量结果本身并不是独立的随机样本...
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CS224--1:语言模型和词向量
参考:https://www.cnblogs.com/pinard/p/7243513.htmlhttps://blog.csdn.net/cindy_1102/article/details/88079703http://web.stanford.edu/class/cs224n/readings...
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机器学习-线性回归(基于R语言) 基本概念 线性回归模型背后的逻辑——最小二乘法计算线性系数 R语言实现 补充材料——哑变量
利用线性的方法,模拟因变量与一个或多个自变量之间的关系。自变量是模型输入值,因变量是模型基于自变量的输出值。因变量是自变量线性叠加和的结果。线性回归模型背后的逻辑——最小二乘法计算线性系数最小二乘法怎么理解?它的主要思想就是求解未知参数,使得理论值与观测值之差(即误差,或者说残差)的平方和达到最小。...
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【知识总结】预训练语言模型BERT的发展由来
语言模型语言模型是根据语言客观事实对语言进行抽象数学建模。可以描述为一串单词序列的概率分布:通过极大化L可以衡量一段文本是否更像是自然语言(根据文本出现的概率):函数P的核心在于,可以根据上文预测后面单词的概率(也可以引入下文联合预测)。其中一种很常用的语言模型就是神经网络语言模型。神经网络语言模型...
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循环神经网络-语言模型
在构建语言模型中,我们需要理解n元模型以及网络架构。一、 n元语法n)。来看以下几个例子,下面分别是1元,2元,3元语法模型的结果。$Pleft(w_{1}, w_{2}, w_{3}, w_{4}ight)=Pleft(w_{1}ight) Pleft(w_{2}ight) Pleft(w_{3}...
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【C/C++】C语言内存模型 (C memory layout)
一. 内存模型 1. .text 代码区(code section)。由编译器链接器生成的可执行指令,程序执行时由加载器(loader)从可执行文件...
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nlp中的预训练语言模型总结(单向模型、BERT系列模型、XLNet)
本文转载自JayLou娄杰,知乎专栏《高能NLP》作者,已与原作者取得联系,已获授权。原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/76912493 https://zhuanlan.zhihu.com/p/115014536 本文以QA形式总结对比了nlp中的预训练语...
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自然语言处理4-2:语言模型之Chain Rule和Markov Assumption
Chain Rule前面讲过的Noisy Channel Model中提到了,P(text)是指的语言模型。那么,语言模型究竟有什么意义,又该怎么求呢?语言模型其实就是考察text出现的概率。例如,在拼写纠错中,text使我们猜测的正确的单词,那么,这个单词是否常见呢?如果这个单词很常见,就说明他出...
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自然语言处理4-3:语言模型之n-gram模型
n-gram模型unigram模型:假设每个单词的出现概率和前面的单词无关,写成表达式就是 :$$P(omega _{1},omega _{2},...,omega _{n}) = P(omega _{1})P(omega _{2} )P(omega _{3})...P(omega _{n})$$b...
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自然语言处理4-4:语言模型之模型评估perplexity
perplexity可以用来评估训练的语言模型的好坏,其实就是下面这个公式$$ perplexity = 2^{-x}qquad x表示的是平均的log likelihood,也可以理解为平均的概率啦$$下面举一个例子,假设我们有一个测试集如下:我喜欢喝奶茶假设我们有一个训练好的bi-gram模型...
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自然语言处理4-5:语言模型之平滑操作
为什么需要平滑操作假设有一个预料集我 喜欢 喝 奶茶我 喜欢 吃 巧克力我 喜欢 健身天啦撸,一起同过窗 要出 第三季 了这个时候要计算“我喜欢喝咖啡”的概率假设我们用bi-gram模型来计算,也就是说P(我喜欢喝咖啡) = P(我)P(喜欢|我)P(喝|喜欢)P(咖啡|喝) = (3/16) * ...
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自然语言处理4-1:语言模型之Noisy Channel Model
Noisy Channel Model其实就是指的下面这个公式:$$ P(text|source) = frac{P(source|text)P(text)}{P(source)} $$因为P(source)是一个固定的值,所以又可以写成:$$ P(text|source) propto P(s...
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R语言stan进行贝叶斯推理分析 原文连接:http://tecdat.cn/?p=6252 R的Stan 简单线性回归 现在让我们使用标准普通最小二乘拟合线性模型: stan和贝叶斯推理 如果您有任何疑问,请在下面发表评论。
R的Stan可以从许多统计软件包中运行Stan。到目前为止,我一直在从R运行Stan,首先按照快速入门指南中的说明安装并运行所有内容。简单线性回归第一步是为Stan模型编写文件。这包含一个文件linreg.stan: data { int N; [N] x; vector[N] y; } para...
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R语言代写使用混合模型进行聚类 如果您有任何疑问,请在下面发表评论。
原文链接:http://tecdat.cn/?p=6112 混合模型是k个分量分布的混合,它们共同形成混合分布:F(x )f(x)F(x )= Σk = 1ķαķFķ(x )f(x)=∑k=1Kαkfk(x)为什么要使用混合模型?让我们通过一个例子激发您为何使用混合模型的原因。让我们说有人向您展示了...
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R语言代写实现有限混合模型建模分析 原文链接:http://tecdat.cn/?p=6129 介绍 模拟数据 例子 如果您有任何疑问,请在下面发表评论。
介绍有限混合模型在应用于数据时非常有用,其中观察来自不同的群体,并且群体隶属关系未知。 模拟数据首先,我们将模拟一些数据。让我们模拟两个正态分布 - 一个平均值为0,另一个平均值为50,两者的标准差为5。m1 <- 0m2 <- 50sd1 <- sd2 <- 5N1 &l...
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统计自然语言处理基础学习札记(6)——马尔可夫模型
c_a_3();统计自然语言处理基础学习笔记(6)——马尔可夫模型前面已经学习完词法,现在就可以学习语法了。语法学习中比较常用的是马尔可夫模型,然后进行词性标注,接着采用概率上下文无关文法学习人们说话的方式存在的一些结构和规则,最后采用概率句法分析来识别出高层次的结构但愿来简化句子的描述,实现语块分...
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NLP | 自然语言处理 - 标注有关问题与隐马尔科夫模型(Tagging Problems, and Hidden Markov Models)
c_a_3();NLP | 自然语言处理 - 标注问题与隐马尔科夫模型(Tagging Problems, and Hidden Markov Models)什么是标注?在自然语言处理中有一个常见的任务,即标注。常见的有:1)词性标注(Part-Of-Speech Tagging),将句子中的每个词...
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《Cross-Modal & Metric Learning 跨模态检索专题》 Cross-Modal & Metric Learning 跨模态检索专题-1 Cross-Modal & Metric Learning 跨模态检索专题-2 Cross-Modal & Metric Learning 跨模态检索专题-3(上) 论文阅读_跨模态模型VILBERT CVPR 2020 | 自监督学习与迁移学习在多模态场景下产生了奇妙的化学反应! Cross-Modal & Metric Learning 跨模态检索专题 - 2 Cross-Modal & Metric Learning 跨模态检索专题-3(上) 小样本学习(Few-shot Learning)综述 ACL2020 | 香侬科技提出使用Dice Loss缓解数据集数据不平衡问题 标注样本少怎么办?「文本增强+半监督学习」总结(从PseudoLabel到UDA/FixMatch) ICML(2020)自然语言处理(NLP)论文汇总
yang lebronWX搜索进击的AI人,分享工作中的算法知识~ ·前言去年在跨模态检索/匹配 (cross-modal retrieval/matching) 方向开展了一些研究与应用,感觉比较有意思,所以想写点东西记录一下。这个研究方向并不是一个很"干净"的概念,它可以与 represe...
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自然语言处理中的语言模型预训练方法(ELMo、GPT和BERT) 1. 引言 2. ELMo 3. Open AI GPT 4. BERT 5. 总结 参考文献
自然语言处理中的语言模型预训练方法(ELMo、GPT和BERT) 最近,在自然语言处理(NLP)领域中,使用语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升,广泛受到了各界的关注。就此,我将最近看的一些相关论文进行总结,选取了几个代表性模型(包括ELMo [1],OpenAI GPT [2]和...
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Github Star 11.5K项目再发版:AAAI 2021 顶会论文开源,80+多语言模型全新升级
OCR方向的工程师,一定需要知道这个OCR开源项目:PaddleOCR短短半年时间,累计Star数量已超过11.5K,频频登上Github Trending和Paperswithcode 日榜月榜第一,在《Github 2020数字洞察报告》中被评为中国Github Top20活跃项目。称它为 OC...
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