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圖像數(shù)據(jù)處理
Opencv是處理計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中最常用的工具包，它的底層是采用C++語言編寫的，同時提供python接口。這樣既實(shí)現(xiàn)了運(yùn)算效率高的特性，也實(shí)現(xiàn)...
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詞向量構(gòu)造 - Tf-idf模型
前面我們總結(jié)過詞袋模型，詞袋模型將文本中所有不重復(fù)的詞看作一個集合，然后對文本中的每句話進(jìn)行編碼。在句子中對于出現(xiàn)的詞標(biāo)記為1，未出現(xiàn)的詞標(biāo)記為...
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詞向量構(gòu)造 - 詞袋模型
對于機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)而言，不管是什么類型的數(shù)據(jù)（語言，聲音，圖像，視頻），都必須轉(zhuǎn)化為數(shù)值型數(shù)據(jù)，一般均為向量或者矩陣。自然語言處理，經(jīng)過了一個長期...
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漢語詞頻統(tǒng)計(jì)
該案例以黨的十九大報告為例，統(tǒng)計(jì)報告中各個詞語出現(xiàn)的頻率?？傮w步驟為讀入文本，分詞，詞頻統(tǒng)計(jì)。通過觀察詞語頻率最高的幾個詞，我們就可以大致了解這...
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英文詞頻統(tǒng)計(jì)
該案例以莎士比亞的四大悲劇之一《哈姆雷特》為例，來統(tǒng)計(jì)該文章中的詞語出現(xiàn)的頻率?？傮w的步驟為讀入文本，大小寫轉(zhuǎn)換，特殊字符轉(zhuǎn)換，分詞，詞頻統(tǒng)計(jì)，...
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第一節(jié)：Jieba分詞
在我們的日常工作與學(xué)習(xí)當(dāng)中，最常用的兩種語言就是漢語和英語了。在做文本分析的時候，第一步都是分詞。在英語文章中，每個詞都是天然的用空格分開的，所...
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員工離職預(yù)測
1.項(xiàng)目目標(biāo) 在任何一家企業(yè)里，員工隊(duì)伍的穩(wěn)定性對于企業(yè)的發(fā)展都非常的重要。所以通過模型預(yù)測員工離職的價值就日益凸顯出來了，該模型可以大大地提高...
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自然語言處理概述（Natural Language Process）近年來，人工智能逐漸成為了當(dāng)前社會最熱門的行業(yè)之一，也逐漸的進(jìn)入了尋常百姓家。比如我們熟知的AlphaGo擊敗韓國圍棋冠軍李世石，小米的語音助手...
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科比職業(yè)生涯數(shù)據(jù)集分析1.項(xiàng)目目標(biāo) 通過分析科比職業(yè)生涯比賽的相關(guān)數(shù)據(jù)，掌握Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn等常用數(shù)據(jù)分析庫的用法...