机器学习nlp 第37页

林轩田机器学习基石课程笔记1 -The Learing Problem

一什么是机器学习什么是“学习”？学习就是人类通过观察、积累经验，掌握某项技能或能力。就好像我们从小学习识别字母、认识汉字，就是学习的过程。

Spareribs·2024-02-04 05:33

基于Java校园网书店详细设计和实现

技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌主要内容：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等

java李杨勇·2024-02-04 04:58

机器学习：Softmax回归（Python）

Softmax回归（多分类）logistic_regression_mulclass.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression_MulClass:"""逻辑回归，采用梯度下降算法+正则化，交叉熵损失函数，实现多分类，Softmax函数"""def__init__(self,fit_intercept=T

捕捉一只Diu·2024-02-04 04:27

举例说明自然语言处理（NLP）技术

自然语言处理（NLP）技术是一种使计算机能够理解和处理人类自然语言的领域。以下是一些常见的NLP技术的例子：文本分类：将文本按类别进行分类，例如将电子邮件归类为垃圾邮件或非垃圾邮件。

做一个AC梦·2024-02-04 04:26

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集分成不同的簇。该算法的目标是将数据点分配到k个簇中，使得每个数据点与所属簇的质心（中心）的距离最小化。算法流程如下：随机选择k个质心（一般为数据集中的k个随机数据点）作为初始质心。将每个数据点分配给离其最近的质心所属的簇。根据当前簇中的数据点计算新的质心位置。重复步骤2和3，直到质心位置不再改变或达到预定的迭代次数。K-均值聚类算法的优点包括

做一个AC梦·2024-02-04 04:23

AI鲜为人知的秘密：机器学习与深度学习概论

文章目录思维导图前言一、人工智能、机器学习与深度学习二、机器学习1、机器学习的实现原理2、学习任务3、确定模型三、深度学习1、神经网络2、深度学习当代发展四、推荐书籍及课程1、学习书籍2、推荐课程总结思维导图前言

Hunter乔乔·2024-02-04 01:26

【初中生讲机器学习】4. 支持向量机算法怎么用？一个实例带你看懂！

上一篇【初中生讲机器学习】3.支持向量机（SVM）一万字详解！超全超详细超易懂！当中，我们已经详细了解了支持向量机算法以

Geeker · LSar·2024-02-04 01:10

数据集

从文本处理到自动驾驶：机器学习最常用的50大免费数据集机器之心百家号06-1821:11机器学习领域里有哪些开放数据集？

一大白一·2024-02-04 00:43

NumPy之:NumPy简介教程

[toc]简介NumPy是一个开源的Python库，主要用在数据分析和科学计算，基本上可以把NumPy看做是Python数据计算的基础，因为很多非常优秀的数据分析和机器学习框架底层使用的都是NumPy。

flydean程序那些事·2024-02-03 22:55

开启人生新篇章

很偶然的机会，昨晚跟着邹城NLP智慧学院的好朋友去曲阜参加了马老师的落地实修课，挺有收获的！帅气的马老师讲的很好:知道了就要做！并且要持续不断的去做！才有可能改变！

爱在深秋_19·2024-02-03 21:48

进程与线程的概念与通信方式

文章目录前言一进程的定义二、进程的通信方式1.共享内存2.读入数据三、线程的定义四、线程的通信方式1.管道总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要

西林er·2024-02-03 21:22

2019-03-31

我很难推动他，只有他自己推动自己，把它带入NLP、以及他接触更多人，我能做的很有限。还是多看到他做到的地方吧。4、期待:自己对自己的

老龙_8457·2024-02-03 21:19

【2023地理设计组一等奖】基于机器学习的地下水仿真与时空分析

作品介绍1设计思想1.1作品背景华北平原是我国最重要的粮棉产地之一，然而近年来农业的低效用水以及过度压采正逐步加剧其地下水资源的紧张性，为经济可持续发展带来重大风险。而地下水动态变化与人为干预、全球气候波动呈现出高度相关性，因此，地下水的仿真模拟对保障粮食供应和推动水资源的可持续管理至关重要。目前学界尽管有大量的文献探讨地下水的时空分布及可持续性发展，但与现实需求相比，其在空间分辨率和多因子影响的

sky J·2024-02-03 21:29

《机器学习与数据挖掘》学习笔记（二）-续

沿着PAC学习理论，讨论有限假设空间的样本复杂度，并用Hoeffding不等式来界定概率边界。假设空间的样本复杂度PAC可学习性很大程度上由所需的训练样本数量决定。随着问题规模的增长所带来的所需训练样本的增长称为学习问题的样本复杂度（samplecomplexity）。在多数实际问题中，最限制学习器成功的因素是有限的可用的训练数据。我们通常都喜欢能与训练数据拟合程度更高的假设，当一个学习器在可能时

产品扫地僧·2024-02-03 21:22

2021-04-12

[1.1自然语言与编程语言的比较](#11-自然语言与编程语言的比较)-[1.2自然语言处理的层次](#12-自然语言处理的层次)-[1.3自然语言处理的流派](#13-自然语言处理的流派)-[1.4机器学习

零一安·2024-02-03 20:43

用 Python 做机器学习不得不收藏的重要库

Python在机器学习领域非常出色。它具有一致的语法、更短的开发时间和灵活性，非常适合开发能够直接插入生产系统的复杂模型和预测引擎。Python的一个最大的资产是其广泛的库。

派派森森·2024-02-03 20:29

【文本到上下文 #8】NLP中的变形金刚：解码游戏规则改变者

一、说明欢迎来到我们对不断发展的自然语言处理（NLP）领域的探索的第8章。在本期中，我们将重点介绍一项重塑NLP格局的突破性创新：Transformers。

无水先生·2024-02-03 20:22

机器学习算法之学习向量量化（LVQ）

学习向量量化（LearningVectorQuantization，LVQ）是一种监督学习算法，用于解决分类问题。它是向量量化（VectorQuantization，VQ）的一种扩展，通过在输入数据中学习和调整一组原型向量来进行分类。本篇博文将详细介绍LVQ算法的工作原理、应用领域以及Python示例。算法背景学习向量量化（LVQ）是一种基于原型的分类算法，最早由Kohonen等人于1984年提出

迎风斯黄·2024-02-03 20:22

SPSS 27 下载安装教程，保姆级教程，小白也能轻松搞的，附安装包

前言IBMSPSSStatistics简称为SPSS，是全球领先的统计分析、数据挖掘、预测建模产品及解决方案，提供高级统计分析、丰富的机器学习算法、文本分析、开源可扩展性、与大数据的集成以及无缝部署到应用程序中等功能

石用软件·2024-02-03 20:20

【自然语言处理】P3 spaCy 与 NLTK（分词、词形还原与词干提取）以及 Porter 和 Snowball

目录准备工作spaCyNLTK文本分词spaCyNLTK词形还原spaCyNLTK词干提取PorterSnowballstemmers在自然语言处理（NLP）中，文本分词是将文本拆分为单词或词组的过程，

脚踏实地的大梦想家·2024-02-03 20:17

100 个 NLP 面试问题

100个NLP面试问题一、说明对于技术磨练中，其中一项很酷的技能培训是提问。不知道答案并没有多大的错;错就错在不谷歌这些疑问。本篇就是在面试之前，您将此文档复制给自己，做一个系统的模拟实战。

无水先生·2024-02-03 19:47

2021-03-14

您好啊，这么有缘，我是专注心理教育，传递沟通技巧，帮助青春期孩子减压、抗焦虑，让更多家庭实现亲密育儿的尹继恩国际萨提亚家庭治疗师、美国应用心理学NLP执行师、国家一级播音员、国家二级心理咨询师培训3万+

b6524c2ab010·2024-02-03 19:34

人工智能概论

一、关键技术人工智能包含了七项关键技术:1.机器学习:机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。

敲代码的小小酥·2024-02-03 19:30

产品经理应该懂的人工智能知识

三、机器学习处理过程（1）原始数据采集原始数据

敲代码的小小酥·2024-02-03 19:30

NLP实践-文本分类（docker踩坑记录）

前述本篇记录来源于datawhale组织的组队学习活动，内容是中文预测训练模型泛化能力挑战赛，该比赛采用docker镜像的提交方式，提交打包好的代码镜像来运行得出预测结果。这次学习从学习怎么下载安装docker，还有docker的使用方式开始，满满的都是坑~一、WindowsDocker的安装对于Windows10家庭版系统，第一步需要确认windows10的版本，是否为2004或者更高版本。可以

撸猫摸鱼选手·2024-02-03 19:58

深度学习的发展史和主要应用方向

论深度学习笔者对于深度学习有着自己独特的见解…借这个机器学习课程大作业，发表一下我的观点。

沉着冷静集中精力·2024-02-03 19:16

稚肩·2024-02-03 19:14

hanlp中的N最短路径分词

N-最短路径是中科院分词工具NLPIR进行分词用到的一个重要算法，张华平、刘群老师在论文《基于N-最短路径方法的中文词语粗分模型》中做了比较详细的介绍。

lanlantian123·2024-02-03 17:02

机器学习系列——（七）简单分类算法

飞影铠甲·2024-02-03 17:12

机器学习系列——（八）KNN分类算法

当谈到机器学习中的分类算法时，K最近邻（K-NearestNeighbors，简称KNN）是一个简单而又常用的算法。在本篇博客中，我们将探讨KNN算法的原理、应用和优缺点。

飞影铠甲·2024-02-03 17:12

机器学习系列——（五）数据清洗

引言在机器学习领域，数据是训练模型的基础。然而，现实世界中的数据往往存在噪声、缺失值、异常值和不一致等问题，这些问题会对模型的性能产生负面影响。

飞影铠甲·2024-02-03 17:11

机器学习算法加强——数据清洗

3.数据清洗Pandas—FuzzywuzzyFuzzuwuzzy—Levenshteindistance（模糊查询与替换）考虑降维后的样本方差PCA——寻找样本的主方向u：将m和样本值投射到某直线L上，得到m个位于L上的点，计算m个投影的方差。认为方差最大的直线方向是主方向数据——>数据清洗——>特征选择——>特征分析——>模型计算（管道）importoperatorimportnumpyasn

Grateful_Dead424·2024-02-03 17:11

向量机SVM原理详解

的简介支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中

AI-CS研究生·2024-02-03 17:35

SVM入门（一）至（三）Refresh

的八股简介支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中

warmbeast·2024-02-03 17:34

湍流喷雾中的亚网格条件混合统计建模：一种机器学习方法-POF-Yao2020a

题目：湍流喷雾中的亚网格条件混合统计建模：一种机器学习方法-POF-Yao2020a摘要：本文利用文本利用机器学习方法封闭湍流喷雾火焰中的条件标量耗散率。

charryzzz·2024-02-03 17:38

SVM(1-3)

转载支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中

discxuwei·2024-02-03 17:32

【脑电信号处理与特征提取】P7-涂毅恒：运用机器学习技术和脑电进行大脑解码

运用机器学习技术和脑电进行大脑解码科学研究中的大脑解码比如2019年在Nature上一篇文章，来自UCSF的Chang院士的课题组，利用大脑活动解码语言，帮助一些患者恢复语言功能。

头发没了还会再长·2024-02-03 16:14

目标检测中的损失函数汇总

分类损失CEloss，交叉熵损失交叉熵损失，二分类损失（binaryCEloss）是它的一种极端情况.在机器学习部分就有介绍它。

senbinyu·2024-02-03 16:29

DoubleEnsemble：基于样本重加权和特征选择的金融数据分析方法

现代机器学习模型（如深度神经网络和梯度提升决策树）由于其提取复杂非线性模式的优越能力，在金融市场预测中越来越受欢迎。然而，由于金融数据集的信噪比非常低，并且是非平稳的，复杂的模型往往很容易过拟合。

tzc_fly·2024-02-03 16:57

机器学习复习（8）——基本概念

"benchmark"和"baseline"的定义和区别在计算机视觉领域的论文中，"benchmark"和"baseline"这两个术语经常被使用，但它们代表着不同的概念和作用。Benchmark（基准测试）:定义：Benchmark通常指的是一套标准的测试流程，用来评估和比较不同算法或模型的性能。这些测试流程可能包括标准的数据集、评估指标、测试协议等。作用：Benchmark提供了一个共同的平台

不会写代码！！·2024-02-03 16:56

花书学习笔记-深度学习概念

目录什么是机器学习函数类别机器学习举例步骤第一步：猜测函数第二步：定义Loss第三步：优化从线性到非线性：从函数逼近的角度理解多个特征变量逼近连续曲线表示更有弹性的模型总结用多个Featuresigmoid

iwill323·2024-02-03 16:17

【深度学习】P1 Deep Learning 简介

目录什么是深度学习深度学习网络结构深度学习重要历史节点常见深度学习库什么是深度学习深度学习，deeplearning，是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对资料进行表征学习的算法。

脚踏实地的大梦想家·2024-02-03 16:15

故障诊断 | 一文解决，BiLSTM双向长短期记忆神经网络故障诊断（Matlab）

文章目录效果一览文章概述专栏介绍模型描述源码设计参考资料效果一览文章概述故障诊断模型|Maltab实现BiLSTM双向长短期记忆神经网络故障诊断专栏介绍订阅【故障诊断】专栏，不定期更新机器学习和深度学习在故障诊断中的应用

机器学习之心·2024-02-03 15:46

2020李宏毅学习笔记——1.概论

即将学习内容分布：一、机器学习的本质就是自动寻找函式，如语音识别，就是让机器找一个函数，输入是声音信号，输出是对应的文字。

是汤圆啊·2024-02-03 15:38

为什么要使用Jupyter Notebook？

JupyterNotebook是一个基于Web的交互式计算环境，它为数据科学、机器学习、教育和研究等领域提供了强大的工具。

科学禅道·2024-02-03 15:01

Jupyter Notebook中的%matplotlib inline详解

JupyterNotebook中的%matplotlibinline详解文章目录引言什么是魔术命令%matplotlibinline详解(直入主题请点击)小结结尾引言在数据科学和机器学习的世界中，JupyterNotebook

高斯小哥·2024-02-03 15:00

PyTorch基础-Tensors属性、Tensor的运算

PyTorch的基本概念Tensor的基本概念张量高于标量、向量、矩阵标量说零维的张量，向量是一维的张量，矩阵是二维的张量Tensor与机器学习的关系Tensor的创建函数功能Tensor(*size)

小旺不正经·2024-02-03 14:08

开启机器学习模式（孤军奋战且行且珍惜）

今天在知乎上认识了“猴子聊人物”里的猴子。源头是之前看过一个研究生小姐姐写的文章，她是通过kaggle进行练习来提高自己的数据分析能力，（已经看完了沈浩老师的媒体大数据分析课程，也学了简单地python内容）我也准备用kaggle开始锻炼自己。小白的我找了好多B站视频，都是直接起步开始练项目或者如何冲击奖金。最后在知乎找到了这个https://www.zhihu.com/lives/9340236

坚持一件事527·2024-02-03 14:31

chatgpt赋能python：PythonSHAP-解析并可视化机器学习模型的特征重要性

PythonSHAP-解析并可视化机器学习模型的特征重要性简介PythonSHAP是一个用于解析和可视化机器学习模型的特征重要性的库。

lvsetongdao123·2024-02-03 14:37

[每周一更]-(第86期)：NLP-实战操作-文本分类

NLP文本分类的应用场景医疗领域-病历自动摘要：应用：利用NLP技术从医疗文档中自动生成病历摘要，以帮助医生更快速地了解患者的状况。

ifanatic·2024-02-03 14:36

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