数据挖掘自然语言处理第9页

大模型题库

Transformer架构使用注意机制来解析输入序列，例如句子或段落，专门用于自然语言处理（NLP）应用。与传统的

lichunericli·2024-02-12 19:28

梯度提升树系列9——GBDT在多任务学习中的应用

在多任务学习中的角色1.2.1GBDT的基本原理1.2.2GBDT在多任务学习中的应用2.实际应用案例和最佳实践2.1如何设计多任务学习模型2.2成功案例分享2.2.1推荐系统2.2.2金融风控2.2.3自然语言处理

theskylife·2024-02-12 16:12

Python建模复习：数据挖掘技术理论

第二部分数据挖掘技术理论2.1数据分析方法论KDD知识发现KnowledgeDiscoveryfromDatabase：数据清理、数据集成、数据选择、数据变换（正规化、泛化、离散化）、数据挖掘、模式评估

啾啾二一·2024-02-12 13:50

【Golang入门教程】如何使用Goland创建并运行项目

自然语言处理的发展文章目录自然语言处理的发展**前言**创建新项目编辑运行/调试配置编写并运行代码总结强烈推荐专栏集锦写在最后前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家

The-Venus·2024-02-12 12:43

ChatGPT在国际中文教育领域引起的变革与挑战

随着ChatGPT这一先进的自然语言处理模型的出现，教学、学习、测评和辅导的传统方式正在面临可能的重塑。她是否会影响中文教育的未来方向，甚至取代中文教师的角色，成为了许多人热议的话题。

赵闪闪168·2024-02-12 10:34

兵棋推演是离散问题，深度学习是连续问题

它通常应用于连续数据和问题，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。虽然兵棋推演和深度学习在问题类型上存在一些差异，但它们在某些方面仍然可以相互关联和应用：兵棋推演

人机与认知实验室·2024-02-12 09:54

自然语言处理（NLP）—— 基本概念

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是人工智能和语言学领域的一个分支，它涉及到计算机和人类（自然）语言之间的相互作用。

思诺学长·2024-02-12 08:45

XGBoost算法

在数据挖掘和数据科学竞赛中，XGBoost因其出色的性能而被频繁使用。例如，在Kaggle平台上的许多获奖方案中，XGBoost都发挥了重要作用。此外，它在处理缺失值和大规模数据集上也有很好的表现。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-12 04:11

IronWebScraper for net 2024.2.2 Crack

IronWebScraper是一个多功能C#框架，旨在从HTMLWeb应用程序中提取结构化数据，服务于各种目的，例如系统迁移、搜索引擎填充、竞争分析和数据挖掘。

sdk大全·2024-02-11 22:40

问题驱动结合系统思维搭建有序的知识体系

社会在发展，也许在未来大家都使用爬虫大数据挖掘在看问题的时候，这项搜索技能也过时了，但是唯一不会被淘汰的就是解决问题的智慧和思维。1、问题驱动：高效行动的秘密什么是问题驱动？以解决问题出发。

yufawu·2024-02-11 21:48

如何学习机器学习和深度学习: 软件工程师指南

众所周知，与自然语言处理、计算机视觉等相关的技术已经出现并发展成为每天被数百万用户使用的解决方案。尽管人们使用“人工智能”这一术语，但我们离《流浪地球2》电影中那样先进的MOSS还远着呢。

第欧根尼的酒桶·2024-02-11 20:44

2024年必须掌握的核心技术技能

诸如网络安全、自然语言处理、数据分析和Dev

第欧根尼的酒桶·2024-02-11 20:44

C语言常见面试题：C语言中如何进行人工智能编程？

了解不同的AI应用领域，如自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等。选择合适的AI库:选择一个适合C语言的AI库，如OpenCV（计算机视觉）、TensorFlow（深度学习）、Dlib（机器

广寒舞雪·2024-02-11 20:06

Python数据挖掘指南

1、数据挖掘和算法数据挖掘是从大型数据库的分析中发现预测信息的过程。对于数据科学家来说，数据挖掘可能是一项模糊而艰巨的任务-它需要多种技能和许多数据挖掘技术知识来获取原始数据并成功获取数据。

代码输入中...·2024-02-11 18:59

ChatGPT 4.0升级指南

ChatGPT4.0升级指南这是一个详细的指南，旨在帮助用户平稳过渡到ChatGPT4.0，这是目前最先进的自然语言处理模型。通过以下步骤，您将能够享受到ChatGPT4.0带来的诸多升级特性。

·2024-02-11 18:29

Bert与ChatGPT

它标志着自然语言处理（NLP）领域的一个重大进步，因为它能够理解单词在不同上下文中的含义，从而显著提高了机器翻译、问答系统、文本摘要等任务的性能。

ALGORITHM LOL·2024-02-11 07:24

Token、Tokenization 和张量之间的关系

1.tokenization和张量在自然语言处理（NLP）领域中，tokenization是文本预处理的重要步骤之一，它是指将一段连续的文本分割成离散的单元，这些单元通常被称为tokens。

科学禅道·2024-02-11 07:24

OpenAI使用的海量数据集介绍

1.OpenAI使用的数据OpenAI为了训练其尖端的自然语言处理模型，如GPT-4，采用了极为庞大的数据集。

科学禅道·2024-02-11 07:53

LLM之RAG实战（二十五）| 使用LlamaIndex和BM25重排序实践

检索增强生成（RAG）是一种复杂的自然语言处理方法，它包括两个不同的步骤：信息检索和生成语言建模。

wshzd·2024-02-11 06:03

CISC3025 自然语言处理

CISC3025-NaturalLanguageProcessingProject#1,2023/2024(Duedate:5thFebruary,2024)ProjectRuleThisisanindividualcourseproject.Youarestronglyrecommendedtocommenceworkoneachassignmenttaskoftheprojectsoonaft

nicename5·2024-02-11 06:31

2021-06-10

大数据曾经是野蛮生长的，在利益的驱使下浮华起来；但不可否认，在大数据时代，数据挖掘、分析，不仅能从各个

清风徐徐吹来·2024-02-11 05:01

Python实现文本情感分析

前言文本情感分析是一种重要的自然语言处理(NLP)任务，旨在从文本数据中推断出情感信息，例如正面、负面或中性情感。它在社交媒体分析、产品评论、市场调研等领域都有广泛的应用。

漫走云雾·2024-02-11 05:31

深度学习的新进展：从图像识别到自然语言处理

从最初的图像识别到如今的自然语言处理，深度学习正逐渐渗透到我们日常生活的方方面面。本文将带您一探深度学习的新进展，了解其在图像识别和自然语言处理领域的应用。

一休哥助手·2024-02-11 02:43

自然语言处理N天-Day0503句向量模型 Doc2Vec

新建MicrosoftPowerPoint演示文稿(2).jpg说明：本文依据《中文自然语言处理入门实战》完成。目前网上有不少转载的课程，我是从GitChat上购买。

我的昵称违规了·2024-02-11 02:45

Apriori介绍及代码批注

一、Apriori原理解析1.概述关联规则分析是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，目的是在一个数据集中找到各项之间的关联关系，而这种关系并没有在数据中直接体现出来。

Fishermen_sail·2024-02-10 20:45

知识增强的预训练模型简介

©NLP论文解读原创•作者|杨健专栏系列概览该专栏主要介绍自然语言处理领域目前比较前沿的领域—知识增强的预训练语言模型。通过解读该主题具备代表性的论文以及对应的代码，为大家揭示当前最新的发展状况。

NLP论文解读·2024-02-10 20:48

【读点论文】A Survey on Vision Transformer,2022年华为诺亚最新综述研究，从发展到任务，整体到局部。ViT有研究价值在于有很多问题还没有解决，真理是阶段性的产物

ASurveyonVisionTransformerAbstracttransformer最早应用于自然语言处理领域，是一种主要基于自注意机制的深度神经网络。

羞儿·2024-02-10 13:02

探索未来：集成存储器计算(IMC)与深度神经网络(DNN)的机遇与挑战

从图像识别、语音识别到自然语言处理，DNN已经在各个领域展现了惊人的能力。然而，随着DNN模型的不断演进和复杂化，对计算资源的需求

繁依Fanyi·2024-02-10 11:47

IOBR:一个R包带你走进数据挖掘的殿堂

虽然近几年产生了大量的单细胞数据，但bulk数据是基础，是数据挖掘之源头，当然作为主打生信主题的公众号生信宝库肯定也会关注对bulk数据的挖掘。

生信宝库·2024-02-10 08:36

利用python调用ChatGPT API示例

ChatGPT是由OpenAI开发的自然语言处理模型，可用于生成人类喜欢的文本响应。

suoge223·2024-02-10 08:21

深度学习自然语言处理（NLP）模型BERT：从理论到Pytorch实战

文章目录深度学习自然语言处理（NLP）模型BERT：从理论到Pytorch实战一、引言传统NLP技术概览规则和模式匹配基于统计的方法词嵌入和分布式表示循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）Transformer

星川皆无恙·2024-02-10 07:43

机器学习系列——（十九）层次聚类

引言在机器学习和数据挖掘领域，聚类算法是一种重要的无监督学习方法，它试图将数据集中的样本分组，使得同一组内的样本相似度高，不同组间的样本相似度低。

飞影铠甲·2024-02-10 07:47

小巨人大爆发：紧凑型大型语言模型效率之谜揭晓！

订阅：https://rengongzhineng.io/在自然语言处理（NLP）这个飞速发展的领域里，大型语言模型（LLM）的出现无疑是一场革命

新加坡内哥谈技术·2024-02-10 07:41

如何入行人工智能

这些知识为深入探索机器学习、深度学习和自然语言处理（NLP）等更高级领域铺平了道路。

科联学妹·2024-02-10 06:54

Self-Attention 和 Multi-Head Attention 的区别——附最通俗理解！！

、简要介绍二、工作流程三、两者对比四、通俗理解前言随着Transformer模型的迅速普及，Self-Attention（自注意力机制）和Multi-HeadAttention（多头注意力机制）成为了自然语言处理

JOYCE_Leo16·2024-02-10 06:13

2023计算机（AI）领域相关期刊的SCI分区

就在昨天（12月27日）2023年中科院分区表公布，本文总结了有关计算机领域（尤其是AI（机器学习，CV，NLP，数据挖掘等））的一些期刊的SCI分区，供大家参考学习。

STLearner·2024-02-10 06:08

单细胞数据挖掘(10a)-基于FPKM标准化的单细胞差异分析

本笔记来源于B站@生信技能树-jimmy；学习视频链接:「生信技能树」单细胞数据挖掘以下内容是我拷贝自学习资料里的markdown文件，作者信息如文件所示。本人在学习的过程中做了一些注释、删减和改动。

北欧森林·2024-02-10 06:08

数据挖掘(Data Mining, uva1591)

本题主要在于理解题意，Q数组可以不连续存储指的是只要公式能够满足即可，不一定有规律的存储。比如，先11个byte存储数据，1个byte空闲，再12个byte存储数据，1个byte空闲。简单计算可以得出K>=Sq*N为充要条件测试数据NortheasternEurope(NEERC)2003//uva1591.cpp#include#include#defineMAXN31intmain(){lon

谭树杰的博客·2024-02-10 05:08

深度学习的进展

近年来，深度学习在多个领域取得了显著的进展，尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。

Joseph DeRoss（周曦）·2024-02-10 02:10

ChatGPT高效提问—prompt常见用法（续篇四）

ChatGPT高效提问—prompt常见用法（续篇四）1.1知识生成知识生成是指使用自然语言处理技术，通过ChatGPT等AI模型生成与特定主题相关的知识、文本或回答。

Bruce_Liuxiaowei·2024-02-10 01:21

2024.02 国内认知大模型汇总

大模型技术在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。大模型的核心是深度学习算法，通过模拟人脑神经网络的工作原理，构建复杂的模型结构，以实现对数据的深度理解和学习。

小小晓晓阳·2024-02-10 00:40

【RPA】智能自动化的未来：AI + RPA

通过融合自然语言处理（NLP）、机器学习、图像识别等AI技术，RPA得以更精准地解读、分析并应对各种业务场景。那么，究竟什么是RPA呢？

帐篷Li·2024-02-09 23:23

神经网络：揭开人工智能的神秘面纱

而神经网络作为人工智能的核心技术之一，更是在图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域展现出了强大的能力

洞深视界·2024-02-09 19:42

揭秘Word2Vec：探索语言的魔法世界

在自然语言处理的舞台上，Word2Vec犹如一位神秘的魔术师，带领我们探索语言的魔法世界。今天，让我们一同踏上这段充满惊喜的旅程，揭秘Word2Vec的神秘面纱。