摘要：
1.特征工程介绍 这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。 特征工程包含内容： 特征清洗 清洗异常样本（缺失值填充，异常值处理） 采样（ 阅读全文
摘要：
1.定义 TF(词频) = 词频数/一篇文章的总共词数 IDF(逆文档频率) = log(总文档数/出现该词的文档数+1) TF IDF = TF IDF ,其值越大表示其在文档中的重要性也越大， 2.应用 1. 可用它来提取某关键词 2. 与余弦相似度结合找出相似的文章 具体步骤如下 （1）使用T 阅读全文
摘要：
现如今，深度学习方法成了解决nlp任务的首选方案，比如textCNN、LSTM、GRU、BiLSTM、Attention、BERT等等。当然，有的nlp任务也可以用机器学习方法去解决，至于哪种任务用哪种方法，需要我们根据实际情况去选择。就目前我接触到的nlp赛题任务有，文本分类、情感分析、关系抽取、 阅读全文