摘要：
Graph：对词之间的联系建立一个图，最后遍历图，查看连线最多的词为关键词。 其中第二步与项目“新闻分类”中三元组转kv-1是相同的。 关键词抽取、文本摘要的论文： https://web.eecs.umich.edu/~mihalcea/papers/mihalcea.emnlp04.pdf ht 阅读全文
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一、首先是贝叶斯 参考机器学习(一) —— 浅谈贝叶斯和MCMC 其中 π指的是参数的概率分布， π(θ)π(θ) 指的是先验概率， π(θ|x) 指的是后验概率，f(x|θ) 指的是我们观测到的样本的分布，也就是似然函数(likelihood)，记住 竖线 | 左边的才是我们需要的。其中积分求的区 阅读全文
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通过PAI中的流程，学习到本实例中的流程。数据预处理——特征扩充——数据切分——类型转换——归一化——缺失值填充——模型训练——预测（可视化） 通过不同特征之间的组合产生新的特征 用户购买就是一个二分类，即：买、不买。 通过不同特征之间的组合产生新的特征 用户购买就是一个二分类，即：买、不买。 上面 阅读全文
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这个视频只是简单的吧PAI的使用简单的介绍了一遍。 了解什么是CF、ICF、UCF 阅读全文
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