12 2015 档案
摘要:从今年四月份到现在已经工作快9个月了,最开始是做推荐系统,然后做机器学习,现在是文本挖掘,每个部分研究的时间都不多,但还是遇到了很多问题,目前就把一定要总结的问题总结一下,以后有时间多看看,提醒自己看有没有解决。 推荐系统: 1.冷启动热启动区别和联系?各个阶段需要的算法? 2.每个算法的数学推导、
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摘要:特征选择有很多方法,看了很多资料后,我总结了以下几种,以后有新内容会随时修改 1.DF——基于文档频率的特征提取方法 概念:DF(document frequency)指出现某个特征项的文档的频率。 步骤:1).从训练语料中统计出保函某个特征的文档频率(个数) 2).根据设定的阈值(min&max)
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摘要:这些网址是我在学习python中文文本挖掘时觉得比较好的网站,记录一下,后期也会不定期添加: 1.http://www.52nlp.cn/python-%E7%BD%91%E9%A1%B5%E7%88%AC%E8%99%AB-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%A4%84%E7%90%86-
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