我們構(gòu)建了基于詞袋模型和TF-IDF的特征提取器图仓，隨后構(gòu)建了嶺回歸的分類器镊靴，并通過更改其各項參數(shù)觀察變化烘绽，最后，使用邏輯回歸作為分類器巡莹，發(fā)現(xiàn)效果大不如嶺回歸分類器。 具體分析...
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Datawhale零基礎(chǔ)入門NLP賽事 - Task3 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的文本分類 -
Datawhale零基礎(chǔ)入門NLP賽事 - Task2 數(shù)據(jù)分析
任務(wù)目標(biāo) 通過pandas工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出數(shù)據(jù)的分布和一般規(guī)律算凿。主要考察三個問題： 賽題數(shù)據(jù)中份蝴，新聞文本的長度是多少？ 賽題數(shù)據(jù)的類別分布是怎么樣的氓轰，哪些類別比較多婚夫？...
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Datawhale零基礎(chǔ)入門NLP賽事 - Task1 賽題理解賽題理解 賽題名稱：零基礎(chǔ)入門NLP之新聞文本分類 賽題目標(biāo)：通過這道賽題可以引導(dǎo)大家走入自然語言處理的世界，帶大家接觸NLP的預(yù)處理署鸡、模型構(gòu)建和模型訓(xùn)練等知識點案糙。 賽題任務(wù)...
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cs224n-筆記-lecture13-contextual-representations之前的 Word Representation 方法如 Word2Vec, GloVe, fastText 等對每個單詞僅有一種表示炉抒，而通常單詞的含義依賴于其上下文會有所不同...
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cs224n-筆記-lecture12-subwords目錄 字符級模型介紹 Subword-models: Byte Pair Encoding and friends 混合了字符和單詞的模型（介于二者之間） fasttext ...
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cs224n-筆記-lecture02-word senses目錄 單詞向量和word2vec 優(yōu)化基礎(chǔ) 我們能否通過計數(shù)更有效地抓住這一本質(zhì)端礼？ GloVe模型 評估詞向量 詞義(word sences) 單詞向量和word2vec w...
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cs224n-筆記-lecture01-wordvecs目錄 人類語言和詞語含義 詞向量 Word2Vec語言模型介紹 優(yōu)化方法：梯度下降法 人類語言和詞語含義 1.如何表示一個詞 定義詞語的meaning： 用單詞禽笑、詞組表示概念...
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喜歡旅行，在現(xiàn)實和思維的空間中衰猛，并用文字與攝影迟蜜，加以記錄，與人分享啡省。<br>喜歡歷史娜睛，追逐往事，溫故而知新卦睹，借鑒以明志畦戒。<br>喜歡創(chuàng)作，詩歌结序、散文障斋、游記、攝影，是為特長垃环；劇本為初次（也是末次）嘗試邀层；小說（長篇），有愿望晴裹，但尚未嘗試被济。<br>喜歡藝術(shù)，繪畫及雕刻之初心不改涧团。<br><br>四川省攝影家協(xié)會會員<br>四川師范學(xué)院漢語言文學(xué)專業(yè)<br>《四川畫報》《500PX》簽約攝影師<br>新聞記者（曾經(jīng)）<br>公務(wù)人員（退休·曾從事新聞宣傳只磷、財經(jīng)、體制改革泌绣、區(qū)域發(fā)展規(guī)劃钮追、地方志等工作）
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喜歡騎行苗沧，十幾年來每年騎行一萬多公里刊棕，騎過西藏，新疆待逞，青海甥角，四川，云南识樱。貴州嗤无，，怜庸，想把經(jīng)歷和大家分享当犯。（所發(fā)照片均為本人所拍攝）。
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讀書寫作，游山玩水宏榕，運動鍛煉驰凛，定制（旅游，旅行）線路
