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66610605
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7月 13, 2017
作者:
L
Luo Tao
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01.fit_a_line/README.cn.md
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01.fit_a_line/README.cn.md
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# 线性回归
# 线性回归
让我们从经典的线性回归(Linear Regression
\[
[
1
](
#参考文献
)
\]
)模型开始这份教程。在这一章里,你将使用真实的数据集建立起一个房价预测模型,并且了解到机器学习中的若干重要概念。
让我们从经典的线性回归(Linear Regression
\[
[
1
](
#参考文献
)
\]
)模型开始这份教程。在这一章里,你将使用真实的数据集建立起一个房价预测模型,并且了解到机器学习中的若干重要概念。
本教程源代码目录在
[
book/fit_a_line
](
https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/01.fit_a_line
)
, 初次使用请参考PaddlePaddle
[
安装教程
](
https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书
)
。
本教程源代码目录在
[
book/fit_a_line
](
https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/01.fit_a_line
)
, 初次使用请参考PaddlePaddle
[
安装教程
](
https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书
)
,更多内容请参考本教程的
[
视频课堂
](
http://bit.baidu.com/course/detail/id/137.html
)
。
## 背景介绍
## 背景介绍
给定一个大小为$n$的数据集 ${
\{
y_{i}, x_{i1}, ..., x_{id}
\}
}_{i=1}^{n}$,其中$x_{i1},
\l
dots, x_{id}$是第$i$个样本$d$个属性上的取值,$y_i$是该样本待预测的目标。线性回归模型假设目标$y_i$可以被属性间的线性组合描述,即
给定一个大小为$n$的数据集 ${
\{
y_{i}, x_{i1}, ..., x_{id}
\}
}_{i=1}^{n}$,其中$x_{i1},
\l
dots, x_{id}$是第$i$个样本$d$个属性上的取值,$y_i$是该样本待预测的目标。线性回归模型假设目标$y_i$可以被属性间的线性组合描述,即
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01.fit_a_line/index.cn.html
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# 线性回归
# 线性回归
让我们从经典的线性回归(Linear Regression \[[1](#参考文献)\])模型开始这份教程。在这一章里,你将使用真实的数据集建立起一个房价预测模型,并且了解到机器学习中的若干重要概念。
让我们从经典的线性回归(Linear Regression \[[1](#参考文献)\])模型开始这份教程。在这一章里,你将使用真实的数据集建立起一个房价预测模型,并且了解到机器学习中的若干重要概念。
本教程源代码目录在[book/fit_a_line](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/01.fit_a_line), 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书)。
本教程源代码目录在[book/fit_a_line](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/01.fit_a_line), 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书)
,更多内容请参考本教程的[视频课堂](http://bit.baidu.com/course/detail/id/137.html)
。
## 背景介绍
## 背景介绍
给定一个大小为$n$的数据集 ${\{y_{i}, x_{i1}, ..., x_{id}\}}_{i=1}^{n}$,其中$x_{i1}, \ldots, x_{id}$是第$i$个样本$d$个属性上的取值,$y_i$是该样本待预测的目标。线性回归模型假设目标$y_i$可以被属性间的线性组合描述,即
给定一个大小为$n$的数据集 ${\{y_{i}, x_{i1}, ..., x_{id}\}}_{i=1}^{n}$,其中$x_{i1}, \ldots, x_{id}$是第$i$个样本$d$个属性上的取值,$y_i$是该样本待预测的目标。线性回归模型假设目标$y_i$可以被属性间的线性组合描述,即
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02.recognize_digits/README.cn.md
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# 识别数字
# 识别数字
本教程源代码目录在
[
book/recognize_digits
](
https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/02.recognize_digits
)
, 初次使用请参考PaddlePaddle
[
安装教程
](
https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书
)
。
本教程源代码目录在
[
book/recognize_digits
](
https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/02.recognize_digits
)
, 初次使用请参考PaddlePaddle
[
安装教程
](
https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书
)
,更多内容请参考本教程的
[
视频课堂
](
http://bit.baidu.com/course/detail/id/167.html
)
。
## 背景介绍
## 背景介绍
当我们学习编程的时候,编写的第一个程序一般是实现打印"Hello World"。而机器学习(或深度学习)的入门教程,一般都是
[
MNIST
](
http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
)
数据库上的手写识别问题。原因是手写识别属于典型的图像分类问题,比较简单,同时MNIST数据集也很完备。MNIST数据集作为一个简单的计算机视觉数据集,包含一系列如图1所示的手写数字图片和对应的标签。图片是28x28的像素矩阵,标签则对应着0~9的10个数字。每张图片都经过了大小归一化和居中处理。
当我们学习编程的时候,编写的第一个程序一般是实现打印"Hello World"。而机器学习(或深度学习)的入门教程,一般都是
[
MNIST
](
http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
)
数据库上的手写识别问题。原因是手写识别属于典型的图像分类问题,比较简单,同时MNIST数据集也很完备。MNIST数据集作为一个简单的计算机视觉数据集,包含一系列如图1所示的手写数字图片和对应的标签。图片是28x28的像素矩阵,标签则对应着0~9的10个数字。每张图片都经过了大小归一化和居中处理。
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02.recognize_digits/index.cn.html
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"markdown"
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'display:none'
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# 识别数字
# 识别数字
本教程源代码目录在[book/recognize_digits](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/02.recognize_digits), 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书)。
本教程源代码目录在[book/recognize_digits](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/02.recognize_digits), 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书)
,更多内容请参考本教程的[视频课堂](http://bit.baidu.com/course/detail/id/167.html)
。
## 背景介绍
## 背景介绍
当我们学习编程的时候,编写的第一个程序一般是实现打印"Hello World"。而机器学习(或深度学习)的入门教程,一般都是 [MNIST](http://yann.lecun.com/exdb/mnist/) 数据库上的手写识别问题。原因是手写识别属于典型的图像分类问题,比较简单,同时MNIST数据集也很完备。MNIST数据集作为一个简单的计算机视觉数据集,包含一系列如图1所示的手写数字图片和对应的标签。图片是28x28的像素矩阵,标签则对应着0~9的10个数字。每张图片都经过了大小归一化和居中处理。
当我们学习编程的时候,编写的第一个程序一般是实现打印"Hello World"。而机器学习(或深度学习)的入门教程,一般都是 [MNIST](http://yann.lecun.com/exdb/mnist/) 数据库上的手写识别问题。原因是手写识别属于典型的图像分类问题,比较简单,同时MNIST数据集也很完备。MNIST数据集作为一个简单的计算机视觉数据集,包含一系列如图1所示的手写数字图片和对应的标签。图片是28x28的像素矩阵,标签则对应着0~9的10个数字。每张图片都经过了大小归一化和居中处理。
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03.image_classification/README.cn.md
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# 图像分类
# 图像分类
本教程源代码目录在
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, 初次使用请参考PaddlePaddle
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。
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book/image_classification
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https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/03.image_classification
)
, 初次使用请参考PaddlePaddle
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安装教程
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https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书
)
,更多内容请参考本教程的
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视频课堂
](
http://bit.baidu.com/course/detail/id/168.html
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## 背景介绍
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03.image_classification/index.cn.html
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# 图像分类
# 图像分类
本教程源代码目录在[book/image_classification](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/03.image_classification), 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书)。
本教程源代码目录在[book/image_classification](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/03.image_classification), 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书)
,更多内容请参考本教程的[视频课堂](http://bit.baidu.com/course/detail/id/168.html)
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## 背景介绍
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04.word2vec/README.cn.md
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# 词向量
# 词向量
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, 初次使用请参考PaddlePaddle
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,更多内容请参考本教程的
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http://bit.baidu.com/course/detail/id/175.html
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## 背景介绍
## 背景介绍
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04.word2vec/index.cn.html
浏览文件 @
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# 词向量
# 词向量
本教程源代码目录在[book/word2vec](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/04.word2vec), 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书)。
本教程源代码目录在[book/word2vec](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/04.word2vec), 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书)
,更多内容请参考本教程的[视频课堂](http://bit.baidu.com/course/detail/id/175.html)
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## 背景介绍
## 背景介绍
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05.recommender_system/README.cn.md
浏览文件 @
66610605
# 个性化推荐
# 个性化推荐
本教程源代码目录在
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](
https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/05.recommender_system
)
, 初次使用请参考PaddlePaddle
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视频课堂
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http://bit.baidu.com/course/detail/id/176.html
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## 背景介绍
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05.recommender_system/index.cn.html
浏览文件 @
66610605
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# 个性化推荐
# 个性化推荐
本教程源代码目录在[book/recommender_system](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/05.recommender_system), 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书)。
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,更多内容请参考本教程的[视频课堂](http://bit.baidu.com/course/detail/id/176.html)
。
## 背景介绍
## 背景介绍
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06.understand_sentiment/README.cn.md
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66610605
# 情感分析
# 情感分析
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book/understand_sentiment
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, 初次使用请参考PaddlePaddle
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https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书
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,更多内容请参考本教程的
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视频课堂
](
http://bit.baidu.com/course/detail/id/177.html
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## 背景介绍
## 背景介绍
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06.understand_sentiment/index.cn.html
浏览文件 @
66610605
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# 情感分析
# 情感分析
本教程源代码目录在[book/understand_sentiment](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/06.understand_sentiment), 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书)。
本教程源代码目录在[book/understand_sentiment](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/06.understand_sentiment), 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书)
,更多内容请参考本教程的[视频课堂](http://bit.baidu.com/course/detail/id/177.html)
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## 背景介绍
## 背景介绍
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07.label_semantic_roles/README.cn.md
浏览文件 @
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# 语义角色标注
# 语义角色标注
本教程源代码目录在
[
book/label_semantic_roles
](
https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/07.label_semantic_roles
)
, 初次使用请参考PaddlePaddle
[
安装教程
](
https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书
)
。
本教程源代码目录在
[
book/label_semantic_roles
](
https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/07.label_semantic_roles
)
, 初次使用请参考PaddlePaddle
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安装教程
](
https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书
)
,更多内容请参考本教程的
[
视频课堂
](
http://bit.baidu.com/course/detail/id/178.html
)
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## 背景介绍
## 背景介绍
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07.label_semantic_roles/index.cn.html
浏览文件 @
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"markdown"
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"markdown"
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'display:none'
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# 语义角色标注
# 语义角色标注
本教程源代码目录在[book/label_semantic_roles](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/07.label_semantic_roles), 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书)。
本教程源代码目录在[book/label_semantic_roles](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/07.label_semantic_roles), 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书)
,更多内容请参考本教程的[视频课堂](http://bit.baidu.com/course/detail/id/178.html)
。
## 背景介绍
## 背景介绍
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08.machine_translation/README.cn.md
浏览文件 @
66610605
# 机器翻译
# 机器翻译
本教程源代码目录在
[
book/machine_translation
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)
, 初次使用请参考PaddlePaddle
[
安装教程
](
https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书
)
。
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[
book/machine_translation
](
https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/08.machine_translation
)
, 初次使用请参考PaddlePaddle
[
安装教程
](
https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书
)
,更多内容请参考本教程的
[
视频课堂
](
http://bit.baidu.com/course/detail/id/179.html
)
。
## 背景介绍
## 背景介绍
...
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08.machine_translation/index.cn.html
浏览文件 @
66610605
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@@ -42,7 +42,7 @@
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"markdown"
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# 机器翻译
# 机器翻译
本教程源代码目录在[book/machine_translation](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/08.machine_translation), 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书)。
本教程源代码目录在[book/machine_translation](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/08.machine_translation), 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书)
,更多内容请参考本教程的[视频课堂](http://bit.baidu.com/course/detail/id/179.html)
。
## 背景介绍
## 背景介绍
...
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README.cn.md
浏览文件 @
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@@ -13,6 +13,8 @@
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@@ -13,6 +13,8 @@
1.
[
语义角色标注
](
http://book.paddlepaddle.org/07.label_semantic_roles/index.cn.html
)
1.
[
语义角色标注
](
http://book.paddlepaddle.org/07.label_semantic_roles/index.cn.html
)
1.
[
机器翻译
](
http://book.paddlepaddle.org/08.machine_translation/index.cn.html
)
1.
[
机器翻译
](
http://book.paddlepaddle.org/08.machine_translation/index.cn.html
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[
视频课堂
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http://bit.baidu.com/Course/datalist/column/117.html
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。
## 运行这本书
## 运行这本书
您现在在看的这本书是一本“交互式”电子书 —— 每一章都可以运行在一个Jupyter Notebook里。
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