TF-IDF
摘要：参考：http://www.cnblogs.com/ybjourney/p/4793370.html http://www.cnblogs.com/ybjourney/p/4824903.html https://janav.wordpress.com/2013/10/27/tf-idf-and-c
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posted @ 2017-11-23 20:08
11 2017 档案
特征工程
摘要：参考：http://blog.sciencenet.cn/blog-995625-803323.html 原始集：概率分布为A训练集：概率分布为B测试集：概率分布为C特征工程：处理A，得到更接近C的B机器学习：拟合B，用以预测C 一.四类特征 特征工程是个过程，包括三个子模块：特征构建->特征提取-
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posted @ 2017-11-22 19:50
np.tile语法
摘要：>>> v = np.array([1, 0, 1])>>> vv = np.tile(v,(4,1))>>> print vv[[1 0 1] [1 0 1] [1 0 1] [1 0 1]]>>>
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posted @ 2017-11-21 20:54
标签传播算法
摘要：参考：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/49105265 因为标注成本比较高，当你的训练数据集只有一部分数据是有标注的情况下，使用监督学习你只能扔掉那些没有标注的X。而实际上，有标注的样本和无标注的样本之间是有关系的，这种关系信息也可以用来帮助
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posted @ 2017-11-21 20:14
隐马尔可夫模型简介
摘要：参考： 1、http://blog.zhengyi.one/HMM.html 2、http://blog.sciencenet.cn/blog-741529-827705.html
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posted @ 2017-11-16 13:07
Implementing a CNN for Text Classification in TensorFlow
摘要：参考： 1、Understanding Convolutional Neural Networks for NLP 2、Implementing a CNN for Text Classification in TensorFlow
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posted @ 2017-11-15 20:07
mac下python安装MySQLdb模块
摘要：参考：http://blog.csdn.net/yelyyely/article/details/41114449 1、调整到anaconda下的python 2、安装有关程序
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posted @ 2017-11-15 18:54
tensorflow ：常用函数说明
摘要：tensorflow笔记 ：常用函数说明
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posted @ 2017-11-14 10:24
卷积神经网络 CNN 笔记
摘要：链接： 在训练卷积神经网络（CNN）的某一个卷积层时，实际上是在训练一系列的滤波器(filter)。简单来说，训练CNN在相当意义上是在训练每一个卷积层的滤波器。让这些滤波器组对特定的模式有高的激活，以达到CNN网络的分类/检测等目的。 卷积层： 需要记住的是(过滤器)权值的纵深维度（depth d
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posted @ 2017-11-13 16:11
virtualenv搭建python3 环境
摘要：参考 1、安装python3 2、创建虚拟环境：
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posted @ 2017-11-12 18:23
深度学习文本分类模型
摘要：参考： Convolutional Neural Networks for Sentence Classification Convolutional Neural Networks for Sentence Classification Convolutional Neural Networks
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posted @ 2017-11-12 17:58
tflearn weights获取与存储
摘要：参考: http://tflearn.org/examples/
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posted @ 2017-11-06 20:34
贝叶斯网络 学习笔记
摘要：一、概述 贝叶斯网是概率论和图论相结合的产物，可以从概率论的角度讨论变量间的依赖与独立,也可以从图论的角度讨论节点间的连通与分隔，两者有深刻的联系。 1.通过图论准则可以判别变量间条件独立关系。 2.X 与 Y 不直接相连,通过其他变量才能在两者间传递信息;如果 X 和 Y 之间的所有信息通道都被阻
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posted @ 2017-11-06 13:31
skflow 分类与回归接口API 简单测试
摘要：skflow也即是 tf.contrib.learn， 是 TensorFlow 官方提供的另外一个对 TensorFlow 的高层封装，通过这个封装，用户可以和使用 sklearn 类似的方法使用 TensorFlow。 参考：Introduction to Scikit Flow 另一个高层封装
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posted @ 2017-11-03 21:08
Skflow mac安装 for tensorflow-0.8.0
摘要：参考：
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posted @ 2017-11-01 20:56
模型评估：精确率与召回率
摘要：看到一篇机器学习笔记文档，把精确率与召回率写的不太清楚，有必要记录一下 参考： 通俗地来说，Precision 就是检索出来的条目中（比如：文档、网页等）有多少是准确的，Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了。 不多说，直接看图 ==
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posted @ 2017-11-01 20:05
pandas apply()函数参数 args
摘要：#!/usr/bin/python import pandas as pd data = {'year':[2000,2001,2002,2001,2002],'value':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]} frame = pd.DataFrame(data) def testfunc(x, str): #第一个参数代表该函数处理的每一个元素，第二个参数args是传入的参数...
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posted @ 2017-11-01 14:24
