復(fù)旦大學(xué)研究生在讀，目前對推薦系統(tǒng)與深度學(xué)習(xí)比較感興趣，了解一點NLP、機器學(xué)習(xí)相關(guān)。
發(fā)簡信
IP屬地：上海
-
使用別人訓(xùn)練好的詞向量
結(jié)果如下：[ 3.5057108 0.23193994 0.19731355 0.61829925 1.3409204 -1.11813625.9609795 ...
-
使用gensim 框架 實現(xiàn) LDA主題模型0、原理 整體過程就是：首先拿到文檔集合，使用分詞工具進(jìn)行分詞，得到詞組序列；第二步為每個詞語分配ID，既corpora.Dictionary；分配好ID后，整理出各個詞語的...
-
-
超圖隨機游走的關(guān)鍵詞提取1什么是超圖？ 圖模型很好理解，由若干條邊連接定點組成的圖，我們稱之為圖。那么什么是超圖呢？超圖和圖最大的不同是：一條邊可以連接多個定點，圖1（b）所示就是超圖。 2隨機游走...
-
（轉(zhuǎn)）LDA處理文檔主題分布及分詞、詞頻、tfidf計算這篇文章主要是講述如何通過LDA處理文本內(nèi)容TXT，并計算其文檔主題分布，主要是核心代碼為主。其中LDA入門知識介紹參考這篇文章，包括安裝及用法：[python] LDA處理...
-
文本關(guān)鍵詞提取算法-TextRank
TextRank是一種用來做關(guān)鍵詞提取的算法，也可以用于提取短語和自動摘要。因為TextRank是基于PageRank的，所以首先簡要介紹下PageRank算法。 1.Pag...
-
TF-IDF基本概念和原理
1、TF-IDF基本概念 TF-IDF是Term Frequency - Inverse Document Frequency的縮寫，即“詞頻-逆文本頻率”。它由兩部...
-
Scrapy爬蟲模擬登陸豆瓣首先還是創(chuàng)建爬蟲，其命令如下： 模擬登陸豆瓣的關(guān)鍵點1、分析真實post地址，尋找formdata；2、模擬post，構(gòu)造類似的formdata；3、處理驗證碼。豆瓣登陸地址...
-
從零開始實現(xiàn)scrapy爬取智聯(lián)招聘的崗位信息-3根據(jù)我們對當(dāng)個招聘崗位的分析，我們發(fā)現(xiàn)我們需要爬取的數(shù)據(jù)主要有八個，分別是：職位月薪、工作地點、發(fā)布日期、工作性質(zhì)、工作經(jīng)驗、最低學(xué)歷、招聘人數(shù)、職位類別。所以我們首先在It...
-
從零開始實現(xiàn)scrapy爬取智聯(lián)招聘的崗位信息-2在上一篇文章中，主要講解了anaconda和scrapy的安裝，接下來開始動手寫爬蟲。scrapy目前還只能在命令行中新建爬蟲、執(zhí)行爬蟲，一開始可能并不習(xí)慣。下面開始進(jìn)入an...
-
自然科普專題收錄與推薦標(biāo)準(zhǔn)請參考: http://www.itdecent.cn/p/e38bf5116797 如因為一些可改動的問題被拒稿，請在修改后簡信聯(lián)系主編：刷牙喝涼白開，主編審核后將收錄符合要求的文章；如在了解收錄標(biāo)準(zhǔn)后仍對拒稿有異議，也可簡信聯(lián)系主編。 《自然科普月刊》將恢復(fù)發(fā)刊，歡迎大家踴躍投稿，投稿可發(fā)鏈接給主編。 專題長期招募副編。副編招募信息見下： http://www.itdecent.cn/p/9d116265ccc1
