随笔分类 -  NLP

自然语言处理
深度学习-LeCun、Bengio和Hinton的联合综述
摘要:深度学习其实要入门也很简单,不要被深度学习、卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN等某些“高大上”的专有名词所吓到或被忽悠,要相信大道至简,一个高中生只要愿意学也完全可以入门级了解并依赖一些成熟的Tensorflow、pytorch等框架去实现一些常用模型。有关《深度学习》的综述或翻译已有很多,在此 阅读全文
posted @ 2019-06-10 13:17 星空守望者--jkmiao 阅读(1833) 评论(0) 推荐(2) 编辑
base64图片内容下载转为图片保存
摘要:网页中的base64图片内容下载后,利用PIL转为图片保存 from skimage.io import imread from PIL import Image from cStringIO import StringIO import matplotlib.pyplot as plt import base64 """ __author__: jkmiao __date__: 2017-0... 阅读全文
posted @ 2017-07-27 11:38 星空守望者--jkmiao 阅读(861) 评论(0) 推荐(0) 编辑
基于keras的fasttext短文本分类
摘要:### train_model.py ### ### test_model.py ### ### api_tgind.py ### 阅读全文
posted @ 2017-07-20 11:26 星空守望者--jkmiao 阅读(5315) 评论(1) 推荐(0) 编辑
fastext 中文文本分类
摘要:快速文本分类 阅读全文
posted @ 2017-06-17 19:27 星空守望者--jkmiao 阅读(3913) 评论(0) 推荐(1) 编辑
中文词向量训练
摘要:中文 词向量 阅读全文
posted @ 2017-06-14 11:07 星空守望者--jkmiao 阅读(6754) 评论(0) 推荐(1) 编辑
cnn进行端到端的验证码识别改进
摘要:keras_cnn.py 训练及建模 apicode.py 模型使用 阅读全文
posted @ 2017-03-10 16:18 星空守望者--jkmiao 阅读(2694) 评论(1) 推荐(0) 编辑
tesseract-ocr4.0 安装部署及训练验证码识别
摘要:1. 下载最新版本的leptonica, leptonica-1.74.1.tar.gz 2. 编译安装 3. 安装相关依赖库 4. 下载编译安装最新版本 tesseract-4.0, 5. 使用 阅读全文
posted @ 2017-02-19 20:58 星空守望者--jkmiao 阅读(786) 评论(0) 推荐(0) 编辑
keras可视化pydot graphviz问题
摘要:1. 安装 2. 使用: 阅读全文
posted @ 2017-02-17 10:18 星空守望者--jkmiao 阅读(6248) 评论(0) 推荐(0) 编辑
keras cnn 端到端的验证码识别
该文被密码保护。
posted @ 2017-02-09 09:43 星空守望者--jkmiao 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑
机器学习资料锦集(1)
摘要:机器学习资料锦集(1) https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 机器学习资料锦集(2) https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md 阅读全文
posted @ 2016-11-29 10:28 星空守望者--jkmiao 阅读(170) 评论(0) 推荐(0) 编辑
深度学习性能提升的诀窍
摘要:深度学习性能提升的诀窍[转载] 原文: How To Improve Deep Learning Performance 作者: Jason Brownlee 提升算法性能的想法 这个列表并不完整,却是很好的出发点。我的目的是给大家抛出一些想法供大家尝试,或许有那么一两个有效的方法。往往只需要尝试一 阅读全文
posted @ 2016-10-15 09:22 星空守望者--jkmiao 阅读(9737) 评论(0) 推荐(2) 编辑
doc2vec 利用gensim 生成文档向量
摘要:利用gensim 直接生成文档向量 阅读全文
posted @ 2016-05-30 22:17 星空守望者--jkmiao 阅读(5323) 评论(2) 推荐(1) 编辑
各种分类算法比较
摘要:1决策树(Decision Trees)的优缺点决策树的优点:一、 决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。二、 对于决策树,数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化,比如去掉多余的或者空白的属性。三、 能够同时处理数据型和常规... 阅读全文
posted @ 2016-01-13 21:50 星空守望者--jkmiao 阅读(557) 评论(0) 推荐(0) 编辑