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詳細介紹ROC曲線以及PR曲線

詳細介紹整體衡量分類模型的方法：ROC曲線以及PR曲線

Precision, Recall, F1-score簡單介紹

給機器學習模型打分數：準確率(Precision)、召回率(Recall)、F1-score

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繼續上次混淆矩陣的主題，我們快速複習一下，二元混淆矩陣包含四個要素:TP(True Positive), TN(True Negative), FP(False Positive), FN(False Negative)

中文自然語言處理整理

入門自然語言處理(NLP)，一篇文章讓你掌握所有重要的知識點

機器學習怎麼切分資料：訓練、驗證、測試集

訓練集、驗證集、測試集分別代表什麼含義，又該怎麼劃分

訓練及測試資料

混淆矩陣(confusion matrix)介紹

混淆矩陣：常見用來評估分類模型的指標

在機器學習中，最常見的就是分類模型，像是垃圾郵件分類、手寫數字判定等等

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那我們要怎麼去判定一個分類模型表現的到底好不好，基本上混淆矩陣(confusion matrix)的各項指標會被拿來參考

Perplexity（困惑度）是什麼？

Perplexity是通常可以拿來衡量一個語言模型(Language Model)的一個方法

Perplexity與語言模型

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更輕型的BERT

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DistilBERT — 更小更快的BERT模型

使用蒸餾(Distillation)技術來幫BERT瘦身

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前言

近幾年，隨著ELMo, BERT, GPT, XLNet等超大型模型在NLP任務上達到很好的成績，在許多資料集的Leaderboard上也都霸佔前幾名的位置:

Pointer Generator Network

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Pointer Network在最近看的很多篇論文中有出現，由於原先Attention + Encoder —…