随笔分类 - 数据挖掘及机器学习
protobuf，log4j，日志处理及挖掘
摘要：http://www.tuicool.com/articles/zq2yyi http://blog.csdn.net/u010189459/article/details/38546115 主题 中文分词 Python http://blog.csdn.net/u010189459/article
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摘要：http://x-algo.cn/index.php/2016/02/29/crf-name-entity-recognition/ 类似使用CRF实现分词和词性标注，地域识别也是需要生成相应的tag进行标注。这里使用的语料库是1998年1月人民日报语料集。最终学习出来的模型，对复杂的地名识别准确率
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摘要：CRF++使用小结 http://www.cnblogs.com/pangxiaodong/archive/2011/11/21/2256264.html 1. 简述 最近要应用CRF模型，进行序列识别。选用了CRF++工具包，具体来说是在VS2008的C#环境下，使用CRF++的windows版本
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摘要：http://haixun.olidu.com/probase.html A Data Driven Semantic Network for Text Understanding Probase is a data driven semantic network that consists of
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摘要：https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-neo4j/ Neo4j 是一个高性能的 NoSQL 图形数据库。Neo4j 使用图（graph）相关的概念来描述数据模型，把数据保存为图中的节点以及节点之间的关系。很多应用中数据之间的关系，可以很直接地
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摘要：http://blog.csdn.net/scotfield_msn/article/details/60339415 在TensorFlow (RNN)深度学习下 双向LSTM(BiLSTM)+CRF 实现 sequence labeling 双向LSTM+CRF跑序列标注问题 源码下载 去年底样
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摘要：http://blog.csdn.net/pirage/article/details/53424544 分词原理 本小节内容参考待字闺中的两篇博文： 简单的说，kcws的分词原理就是： 另外，字符嵌入的表示可以是纯预训练的，但也可以在训练模型的时候再fine-tune,一般而言后者效果更好。对于f
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摘要：在《文本情感分类（一）：传统模型》一文中，笔者简单介绍了进行文本情感分类的传统思路。传统的思路简单易懂，而且稳定性也比较强，然而存在着两个难以克服的局限性：一、精度问题，传统思路差强人意，当然一般的应用已经足够了，但是要进一步提高精度，却缺乏比较好的方法；二、背景知识问题，传统思路需要事先提取好情感
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摘要：前言：四五月份的时候，我参加了两个数据挖掘相关的竞赛，分别是物电学院举办的“亮剑杯”，以及第三届 “泰迪杯”全国大学生数据挖掘竞赛。很碰巧的是，两个比赛中，都有一题主要涉及到中文情感分类工作。在做“亮剑杯”的时候，由于我还是初涉，水平有限，仅仅是基于传统的思路实现了一个简单的文本情感分类模型。而在后
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摘要：http://blog.csdn.net/itplus/article/details/21905449 突然意识到，进到博客后，我的博文在主页上是按照发表时间的顺序展示的，各种类型的文章混合在一起，实在不便于查阅，虽然通过分章分类也可进行一定的区分，但分类多了也比较麻烦。因此，为方便自己查阅，同时
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摘要：LSTM 文本情感分析/序列分类 Keras 请参考 http://spaces.ac.cn/archives/3414/ neg.xls是这样的 pos.xls是这样的neg=pd.read_excel(‘neg.xls’,header=None,index=None) pos=pd.read_e
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摘要：http://www.17bigdata.com/97-5%E5%87%86%E7%A1%AE%E7%8E%87%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E6%96%87%E5%88%86%E8%AF%8D%EF%BC%88%E5%
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摘要：http://blog.csdn.net/zjm750617105/article/details/51321889 本文是初学keras这两天来，自己仿照addition_rnn.py，写的一个实例，数据处理稍微有些不同，但是准确性相比addition_rnn.py 差一点，下面直接贴代码，解释和
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摘要：https://mlnote.wordpress.com/2015/12/16/python%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E4%B8%8Ekaggle%E5%AE%9E%E6%88%98-machine-learning
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摘要：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/%E6%A0%88%E5%BC%8F%E8%87%AA%E7%BC%96%E7%A0%81%E7%AE%97%E6%B3%95 概述 逐层贪婪训练法依次训练网络的每一层，进而预训练整个深度神经网络。在本节
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摘要：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/%E8%87%AA%E6%88%91%E5%AD%A6%E4%B9%A0 综述 如果已经有一个足够强大的机器学习算法，为了获得更好的性能，最靠谱的方法之一是给这个算法以更多的数据。机器学习界甚至有个说法：
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摘要：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热，先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题，通过机器进行无监督学习feature得到的结果，其accura
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摘要：http://geek.csdn.net/news/detail/139152 本文主要为大家介绍深度学习算法在自然语言处理任务中的应用——包括算法的原理是什么，相比于其他算法它具有什么优势，以及如何使用深度学习算法进行情感分析。 原理解析 在讲算法之前，我们需要先剖析一下我们要完成的任务，我们希望
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摘要：http://geek.csdn.net/news/detail/139152 本文主要为大家介绍深度学习算法在自然语言处理任务中的应用——包括算法的原理是什么，相比于其他算法它具有什么优势，以及如何使用深度学习算法进行情感分析。 原理解析 在讲算法之前，我们需要先剖析一下我们要完成的任务，我们希望
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摘要：http://m.blog.csdn.net/article/details?id=49591213 1. 前言 在学习深度学习的过程中，主要参考了四份资料： 台湾大学的机器学习技法公开课； Andrew NG的深度学习教程； Li feifei的CNN教程； caffe官网的教程； 对比过这几份资
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