首先要區(qū)別多分類 和多標(biāo)簽的區(qū)別。 多分類問題：一個樣本的類別是多個，比如判別一個未知水果,它可能是蘋果，也可能是香蕉，也可能是西瓜。水果的種類的是多樣的，但是一個樣本只可能...
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基于ml-knn的多標(biāo)簽分類 -
中文語音識別后檢錯糾錯（二）：LSTM句子檢錯糾錯
在構(gòu)建了基于n-gram的糾錯檢錯模型之后，我們自然不能放過如今大紅大紫的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的靈活性和訓(xùn)練的耗時性，我們在方法嘗試和模型訓(xùn)練上花了很多時間，期間走過不少彎...
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文本糾錯
1.http://www.doc88.com/p-8038708924257.html 2.http://blog.csdn.net/glanderlice/article/...
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基于新標(biāo)注模式的實體和關(guān)系聯(lián)合抽取方法翻譯自http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri%3A%28a56c446f2f5e2be9e4679f95639f0b7c%29&filte...
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rasa對話系統(tǒng)踩坑記（十）前言 2018年底了，rasa對話系統(tǒng)踩坑記系列文章最后一篇，剛好是十，也算是十全十美?？此葡駵悢?shù)的，但這篇絕對也是滿滿的干貨?？催^我前面幾篇文章的同學(xué)都知道，我?guī)缀醪涣泄?..
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scikit_learn（sklearn）數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)和特征決定了機器學(xué)習(xí)的上限，而模型和算法只是逼近這個上限而已。那特征工程到底是什么呢？顧名思義，其本質(zhì)是一項工程活動，目的是最大限度地從原始數(shù)據(jù)中提取特征以供算法和模型使...
