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  • 學(xué)習(xí)一個文本分類的baseline

    這次要學(xué)習(xí)的baseline地址 關(guān)聯(lián)比賽: 零基礎(chǔ)入門NLP - 新聞文本分類,是一個對匿名字符進行文本分類的比賽 學(xué)習(xí)段落1: 細節(jié)1: 關(guān)于concat 首先作者做了一...

  • Task03:基于機器學(xué)習(xí)的文本分類

    學(xué)習(xí)目標(biāo) 學(xué)會文本的離散表示的原理 使用sklearn的機器學(xué)習(xí)模型完成文本分類 文本表示 在自然語言領(lǐng)域,需要對文本進行向量表示:文本是不定長度的。文本表示成計算機能夠運算...

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    一個句子分析類

    數(shù)據(jù)集樣式: 基于 【天池訓(xùn)練賽:零基礎(chǔ)入門NLP之新聞文本分類】 的數(shù)據(jù)構(gòu)建一個句子分析的類,用來進行數(shù)據(jù)分析。 已經(jīng)上傳至Github 訓(xùn)練集:要有l(wèi)abel label...

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    Task02:數(shù)據(jù)讀取與數(shù)據(jù)分析

    學(xué)習(xí)目標(biāo) 分析賽題數(shù)據(jù)的分布規(guī)律 通過這次學(xué)習(xí)定義一個自己的句子分析類,可以用來循環(huán)使用,進而分析所有相似的data 數(shù)據(jù)大小: 訓(xùn)練集20w條樣本,測試集A包括5w條樣本,...

  • 95. 不同的二叉搜索樹 II

    https://leetcode-cn.com/problems/unique-binary-search-trees-ii/ 注意審題: 這是個二叉搜索樹,利用這個性質(zhì)解題...

  • @property 的用處

    理解 簡單來說,@property是提供了一種class里屬性的get方法。調(diào)用這類函數(shù)的時候,不用加括號,相當(dāng)于直接使用屬性。 調(diào)用的例子:其實和屬性的調(diào)用沒有什么不同 你...

  • *args與**kwargs

    學(xué)名 *args:非關(guān)鍵字參數(shù)**kwargs:關(guān)鍵字(key)參數(shù)也就是說你最后剩下的不給關(guān)鍵字的都是args,給了關(guān)鍵字的都是kwargs 理解: args:把參數(shù)變成元...

  • F1 score中的Micro和Macro的區(qū)別

    1. 混淆矩陣 實際 \ 預(yù)測PNPTPFNNFPTN 對于數(shù)據(jù)預(yù)測結(jié)果有下面4種情況:TP, FP, FN, TN 其中T和F表示預(yù)測的對錯,P和N表示預(yù)測的樣本的正反...

  • Task01:賽題理解

    學(xué)習(xí)目標(biāo) 天池比賽:零基礎(chǔ)入門NLP - 新聞文本分類 理解賽題背景與賽題數(shù)據(jù) 完成賽題報名和數(shù)據(jù)下載,理解賽題的解題思路 一、賽題數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)類型: 這次的數(shù)據(jù)類型不是文字,...

  • 邏輯回歸(Logistics Regression)

    邏輯回歸(Logistics Regression) 假設(shè)我們有訓(xùn)練數(shù)據(jù), 其中為每一個樣本,而且是樣本的特征并且, 代表樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)簽(label), 取值為0或者1。 在...

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