論文 Entropy-based Term Weighting Schemes for Text Categorization in VSM 提出了新的基于熵的用于文本分類的...
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復(fù)現(xiàn)Entropy-based Term Weighting Schemes for Text Categorization in VSM小結(jié) -
xgboost的原理沒你想像的那么難xgboost 已然火爆機(jī)器學(xué)習(xí)圈，相信不少朋友都使用過。要想徹底掌握xgboost，就必須搞懂其內(nèi)部的模型原理。這樣才能將各個(gè)參數(shù)對應(yīng)到模型內(nèi)部，進(jìn)而理解參數(shù)的含義，根據(jù)需...
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如何理解K-L散度（相對熵）Kullback-Leibler Divergence，即K-L散度，是一種量化兩種概率分布P和Q之間差異的方式，又叫相對熵。在概率學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)上，我們經(jīng)常會(huì)使用一種更簡單的、...
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中文語音識別后檢錯(cuò)糾錯(cuò)（二）：LSTM句子檢錯(cuò)糾錯(cuò)
在構(gòu)建了基于n-gram的糾錯(cuò)檢錯(cuò)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(shí)性，我們在方法嘗試和模型訓(xùn)練上花了很多時(shí)間，期間走過不少彎...
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拼音型簡單錯(cuò)誤語料獲取與處理在自然語言處理領(lǐng)域中，語料是非常關(guān)鍵的一個(gè)部分。然而，中文的自然語言處理領(lǐng)域在大的通用型語料上雖然不少，但在特定方向上的語料仍然匱乏。在要進(jìn)行拼音型文本糾錯(cuò)任務(wù)過程中，我發(fā)現(xiàn)...
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[0.2] Tensorflow踩坑記之頭疼的tf.data
今天嘗試總結(jié)一下 tf.data 這個(gè)API的一些用法吧。之所以會(huì)用到這個(gè)API，是因?yàn)樾枰幚淼臄?shù)據(jù)量很大，而且數(shù)據(jù)均是分布式的存儲在多臺服務(wù)器上，所以沒有辦法采用傳統(tǒng)的喂...
