論文 Entropy-based Term Weighting Schemes for Text Categorization in VSM 提出了新的基于熵的用于文本分類的...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：內(nèi)蒙古
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復(fù)現(xiàn)Entropy-based Term Weighting Schemes for Text Categorization in VSM小結(jié) -
xgboost的原理沒你想像的那么難xgboost 已然火爆機(jī)器學(xué)習(xí)圈站楚，相信不少朋友都使用過。要想徹底掌握xgboost阳谍，就必須搞懂其內(nèi)部的模型原理。這樣才能將各個(gè)參數(shù)對(duì)應(yīng)到模型內(nèi)部螃概，進(jìn)而理解參數(shù)的含義矫夯，根據(jù)需...
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如何理解K-L散度（相對(duì)熵）Kullback-Leibler Divergence，即K-L散度吊洼，是一種量化兩種概率分布P和Q之間差異的方式训貌，又叫相對(duì)熵。在概率學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)上冒窍，我們經(jīng)常會(huì)使用一種更簡(jiǎn)單的递沪、...
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中文語(yǔ)音識(shí)別后檢錯(cuò)糾錯(cuò)（二）：LSTM句子檢錯(cuò)糾錯(cuò)
在構(gòu)建了基于n-gram的糾錯(cuò)檢錯(cuò)模型之后，我們自然不能放過如今大紅大紫的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)综液，鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的靈活性和訓(xùn)練的耗時(shí)性款慨，我們?cè)诜椒▏L試和模型訓(xùn)練上花了很多時(shí)間，期間走過不少?gòu)?..
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拼音型簡(jiǎn)單錯(cuò)誤語(yǔ)料獲取與處理在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中谬莹，語(yǔ)料是非常關(guān)鍵的一個(gè)部分檩奠。然而，中文的自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域在大的通用型語(yǔ)料上雖然不少附帽，但在特定方向上的語(yǔ)料仍然匱乏埠戳。在要進(jìn)行拼音型文本糾錯(cuò)任務(wù)過程中，我發(fā)現(xiàn)...
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[0.2] Tensorflow踩坑記之頭疼的tf.data
今天嘗試總結(jié)一下 tf.data 這個(gè)API的一些用法吧士葫。之所以會(huì)用到這個(gè)API乞而，是因?yàn)樾枰幚淼臄?shù)據(jù)量很大送悔，而且數(shù)據(jù)均是分布式的存儲(chǔ)在多臺(tái)服務(wù)器上慢显，所以沒有辦法采用傳統(tǒng)的喂...
