摘要：
文本分类实现步骤： 1. 定义阶段：定义数据以及分类体系，具体分为哪些类别，需要哪些数据 2. 数据预处理：对文档做分词、去停用词等准备工作 3. 数据提取特征：对文档矩阵进行降维、提取训练集中最有用的特征 4. 模型训练阶段：选择具体的分类模型以及算法，训练出文本分类器 5. 评测阶段：在测试集上 阅读全文
摘要：
Typora 是一款支持 Markdown 的编辑器，有很多便捷好用的功能。在博客园上写个人博客，可以先用Typora 编辑，再上传基本不需要怎么修改。 由于常常需要在文章中插入一些数学公式，在此总结了一下常用的数学公式代码。 在 typora 公式中 {} 里的内容表示一个整体，特别是在表示上下标 阅读全文
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1. 词嵌入算法 基于神经网络的表示一般称为词向量、词嵌入（word embedding）或分布式表示（distributed representation）。其核心是上下文的表示以及上下文与目标词之间的关系映射，主要通过神经网络对上下文，以及上下文和目标词之间的关系进行建模。 2. 词向量 最常见 阅读全文
摘要：
1. 分治法和动态规划的异同： 共同点： 将待求解的问题分解成若干子问题，先求解子问题，然后再从这些子问题的解得到原问题的解。 不同点： 1）适合于用动态规划法求解的问题，分解得到的各子问题往往不是相互独立的；而分治法中子问题相互 独立。 2）动态规划法用表保存已求解过的子问题的解，再次 阅读全文
摘要：
作用： 线性模型的表达能力不够，引入激活函数来增加非线性因素，并且能逼近任何一个非线性函数 Sigmoid Sigmoid 函数也叫 Logistic 函数，定义为 $$ Sigmoid:=\frac{1}{1+e^{ x}} $$ 它的一个优良特性就是能够把 𝑥 ∈ 𝑅 的输入压缩到 𝑥 阅读全文
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Reference 龙龙老师 深度学习 TensorFlow 电子书 下面是学习的一些笔记，希望大家也能去看原版的书，写的很好，受益匪浅！ 背景 ：TensorFlow 是 Google 于 2015 年发布的深度学习框架，最初版本只支持符号式编程。 得益于发布时间较早，以及 Google 在深度学 阅读全文
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windows10 + Anconda + CUDA10.0 + cudnn + TensorFlow2.0.0 安装过程中，最重要的是将版本对应起来 1. Anaconda 安装 通过安装anaconda软件，可以同时获得 Python 解释器、包管理，虚拟环境等一系列的便捷功能，尤其是当你需要不 阅读全文
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转载自：http://www.fhdq.net/sx/14.html 你是否会有看到一个数学符号很熟悉，却又开不了口的尴尬时候呢？ | 大写 | 小写 | 英文注音 | 国际音标注音 | 中文注音 | | | | | | | | Α | α | alpha | alfa | 阿耳法 | | Β | 阅读全文
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对浮点数近似取值，并可选保留几位小数 实例： 如果对精度要求很高的话，最好避免使用 round() 函数，以免带来误差，如可选择： 字符串格式化 print("%.3f" % value) 阅读全文
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这篇论文发表在 2018 年的 ACL 上 Motivation 针对情感转换任务（也相当于是翻译的一种）无平行语料，提出了一种循环强化学习方法，该方法可以通过中和模块和情感模块之间的协作来训练未配对的数据，来提升转换后句子的语义内容保存 Method 作者提出的模型结构包括两部分： 1. Neut 阅读全文