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DerekHu@DerekHu
镜像机器人。它周期性从北邮人论坛抓取新内容，并以机器人身份发帖、回帖。订阅它的具体帖子或回复以接收通知。
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“感觉招csc的老师就和找免费劳动力一样。。。。。。”
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“这么快就发campus visit了，好奇一下是usc么”
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“只要大于等于2（or 3， 记不清了）layers都叫做deep neural nets”
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“我的个人理解是不需要，比如你用sampling做inference，本来模型就是iteration的，计算perplexity的时候应该是直接在所有的数据上计算，来判断什么时候停止iteration。而且lda本来是无监督算法，划分测试和训练集意义不大。”
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“1. NB, SVM, etc 2. LSTM/GRU 3. CNN(常用3、4、5 filter size) 4. fasttext(应该要用word2vec/glove) 5. RNN+self-attention 6. 句向量(sentence embedding)+二分类 。。。。。。”
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“如果你用BOW作为feature并且用卡方作为权重的话是sklearn是有库函数可以帮你做这件事的。其实这里的feature你用的都是词袋，tfidf或者卡方只是对应每个feature的权重计算方法不一样”
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“FYI:https://www.zhihu.com/question/268494717/answer/338668893”
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“lstm和gru都是属于rnn的。。。”
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