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python裝飾器 生成器
https://www.bilibili.com/video/BV1Gu411Q7JV/ 裝飾器 decorator不過是一個輸入輸出和都是函數(shù)...
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豆瓣評分預(yù)測
中文分詞 中文分詞包jieba，用jieba對原始文本做分詞辨液。 文本預(yù)處理 1. 去掉無用的字符 2. 去掉停用詞 3. 去掉低頻詞 文本特征提...
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Part2文本處理技術(shù)：文本數(shù)據(jù)處理虐急、表示、語言模型六. 文本處理 一. 文本分析流程與分詞 1. 文本分詞流程 就像其他的領(lǐng)域有自己的經(jīng)典流程一樣滔迈，一個文本分析的項目也有屬于自己的流程止吁。雖然每一...
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算法問題——代碼實現(xiàn)or小練習(xí)
動態(tài)規(guī)劃算法 斐波那契數(shù)列的循環(huán)實現(xiàn) 最長遞增子串 換硬幣問題 DTW(Dynamic Time Warping)實現(xiàn) 機器學(xué)習(xí) 從零實現(xiàn)邏輯回...
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基于CRF的醫(yī)療實體識別
一. 實體標(biāo)注 二. 文本特征工程 三. CRF模型搭建 四. 模型評估 五.BiLSTM-CRF
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搭建問答系統(tǒng)
一. 文本數(shù)據(jù)預(yù)處理流程 1. 清洗數(shù)據(jù)：去除顏文字,html等 2. 分詞 3. 去除停用詞 4. 去除低頻詞 二. 搭建倒排表 from g...
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sklearn-caicai
五. 邏輯回歸 1. 概述 1.1 名為“回歸”的分類器 = 線性回歸的任務(wù)就是找出模型參數(shù)被辑，著名的最小二乘法就是用來求解線性回歸中參數(shù)的方法。...
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模型預(yù)測流程
一. 文本數(shù)據(jù)的處理敬惦，包括去除特殊符號盼理，去除低頻詞，去除停止詞俄删。 二. 把數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集 三. 把文本轉(zhuǎn)換為向量 四. 用模型訓(xùn)練及預(yù)測
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成長-從缺點到優(yōu)點
從不喜歡絕大多數(shù)人到輕易被一個人身上的優(yōu)點打動宏怔。 在青春期甚至就前兩年的時候，會有不喜歡任何人的感覺畴椰，假如身邊的朋友提到某個他認(rèn)為很厲害的人臊诊，自...