1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列： word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention ...
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2019-01-02 12:54:39
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Spark2.x机器学习视频教程讲师：轩宇老师链接:https://pan.baidu.com/s/1TcFl6KDjxJS597TxYFSCOA密码:3t2z本课程讲解Spark在机器学习中的应用，并介绍如何从各种公开渠道获取用于机器学习系统的数据。内容涵盖推荐系统、回归、聚类、分类等经典机器学习算法及其实际应用，涵盖使用SparkMLPipelineAPI创建和调试机器学习流程，内容更加系统、
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2018-12-25 13:57:46
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VocabularyProcessor：类似于keras里面的那个padding，将词映射到词向量词字典的id上 ...
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2018-12-23 12:49:37
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1、fasttext是facebook开源的一个词向量与文本分类工具，在学术上没有太多创新点，好处是模型简单，训练速度非常快。简单尝试可以发现，做出来的结果也不错，可以达到上线使用的标准。 2、简单说来，fastText做的事情，就是把文档中所有词通过lookup table变成向量（word2ve ...
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2018-12-14 15:00:32
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simpleRNN 训练集为《爱丽丝梦境》英文版txt文档，目标：根据随机给出的10个字符，生成可能的后100个字符 词向量空间生产 模型训练与预测 python (base) C:\Users\杨景\Desktop\keras深度学习实战\DeepLearningwithKeras_Code\Ch ...
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2018-12-08 15:41:11
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1. 数据准备：收集数据与读取 2. 数据预处理：处理数据 3. 训练集与测试集：将先验数据按一定比例进行拆分。 4. 提取数据特征，将文本解析为词向量 。 5. 训练模型：建立模型，用训练数据训练模型。即根据训练样本集，计算词项出现的概率P(xi|y)，后得到各类下词汇出现概率的向量 。 6. 测 ...
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2018-12-06 22:25:26
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1. 数据准备：收集数据与读取 2. 数据预处理：处理数据 3. 训练集与测试集：将先验数据按一定比例进行拆分。 4. 提取数据特征，将文本解析为词向量 。 5. 训练模型：建立模型，用训练数据训练模型。即根据训练样本集，计算词项出现的概率P(xi|y)，后得到各类下词汇出现概率的向量 。 6. 测 ...
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2018-12-06 22:18:18
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2018-12-06 21:23:36
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1. 数据准备：收集数据与读取 2. 数据预处理：处理数据 3. 训练集与测试集：将先验数据按一定比例进行拆分。 4. 提取数据特征，将文本解析为词向量 。 5. 训练模型：建立模型，用训练数据训练模型。即根据训练样本集，计算词项出现的概率P(xi|y)，后得到各类下词汇出现概率的向量 。 6. 测 ...
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2018-12-06 20:35:31
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朴素贝叶斯应用：垃圾邮件分类 1. 数据准备：收集数据与读取 2. 数据预处理：处理数据 3. 训练集与测试集：将先验数据按一定比例进行拆分。 4. 提取数据特征，将文本解析为词向量 。 5. 训练模型：建立模型，用训练数据训练模型。即根据训练样本集，计算词项出现的概率P(xi|y)，后得到各类下词 ...
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2018-12-06 11:05:10
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