1.线性回归的基本要素
优化函数步骤:(1)初始化模型参数,一般来说使用随机初始化;(2)我们在数据上迭代多次,通过在负梯度方向移动参数来更新每个参数。
2.线性回归模型从零开始的实现
3.softmax回归是一个单层神经网络
4.O=(XWh+bh)Wo+bo=XWhWo+bhWo+bo. 输出层权重参数为WhWoWhWo,偏差参数为bhWo+bo
5.文本预处理通常包括四个步骤:
读入文本;分词;建立字典,将每个词映射到一个唯一的索引(index);将文本从词的序列转换为索引的序列,方便输入模型
6.分词存在的缺点:(1)标点符号通常可以提供语义信息,但是我们的方法直接将其丢弃了
(2)类似“shouldn't", "doesn't"这样的词会被错误地处理
(3)类似"Mr.", "Dr."这样的词会被错误地处理
7.一段含有4个词的文本序列的概率 P(w1,w2,w3,w4)=P(w1)P(w2∣w1)P(w3∣w1,w2)P(w4∣w1,w2,w3).
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