摘要：参考代码 ChineseClean_demo1.py： # -*- coding:utf-8 -*- import xlrd import xlwt ''' python3.4 ''' # file 表示源文件名字，修改此处即可 file="./data/answer_detail_5_15307860968687.xls" dirs="./result" def read_excel(ro...
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摘要：参考链接：https://blog.csdn.net/whzhcahzxh/article/details/17528261 demo1:结巴分词： 详细实例：
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摘要：/* * Copyright (C) 2007 by * * Xuan-Hieu Phan * hieuxuan@ecei.tohoku.ac.jp or pxhieu@gmail.com * Graduate School of Information Sciences * Tohoku University * * Cam-Tu Nguye...
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摘要：深度学习笔记 目标函数的总结与整理 目标函数，或称损失函数，是网络中的性能函数，也是编译一个模型必须的两个参数之一。由于损失函数种类众多，下面以keras官网手册的为例。 在官方keras.io里面，有如下资料： mean_squared_error或mse mean_absolute_error或
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摘要：import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier from keras.utils import np_u...
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摘要：#-*- coding: utf-8 -*- #使用神经网络算法预测销量高低 import pandas as pd #参数初始化 inputfile = 'data/sales_data.xls' data = pd.read_excel(inputfile, index_col = u'序号') #导入数据 #数据是类别标签，要将它转换为数据 #用1来表示“好”、“是”、“高”这三个属...
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摘要：#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Nov 18 21:22:29 2017 @author: luogan """ from matplotlib.dates import DateFormatter, WeekdayLocator, DayLocator, MONDAY,YEARLY from...
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摘要：数据集格式： 时间 最高价2015/12/11 3455.552015/12/10 3503.652015/12/9 3495.72015/12/8 3518.652015/12/7 3543.952015/12/4 3568.972015/12/3 3591.732015/12/2 3538.85
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摘要：如何在scikit-learn模型中使用Keras 通过用 KerasClassifier 或 KerasRegressor 类包装Keras模型，可将其用于scikit-learn。 要使用这些包装，必须定义一个函数，以便按顺序模式创建并返回Keras，然后当构建 KerasClassifier
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摘要：loss是训练集损失值. acc是训练集准确率。val_loss是测试集上的损失值，val_acc是测试集上的准确率。 用深度学习框架跑过实际问题的朋友一定有这样的感觉: 太神奇了， 它竟然能自己学习重要的特征 ! 下一步我们改教会计算机什么？莫非是教会他们寻找新的未知特征？ 对于卷积神经网络cnn
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摘要：RNN的一种类型模型被称为长短期记忆网络（LSTM）。我觉得这是一个有趣的名字。它听起来也意味着：短期模式长期不会被遗忘。 LSTM的精确实现细节不在本文的范围之内。相信我，如果只学习LSTM模型会分散我们的注意力，因为它还没有确定的标准 我们现在开始我们的教程。首先从编写我们的代码开始，先创建一个新的文件，叫做simple_regression.py。导入相关的库，如步骤1所示。...
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摘要：0. 前言 本文翻译自博客： iamtrask.github.io ，这次翻译已经获得trask本人的同意与支持，在此特别感谢trask。本文属于作者一边学习一边翻译的作品，所以在用词、理论方面难免会出现很多错误，假如您发现错误或者不合适的地方，可以给我留言，谢谢！ 2016.7.26 UPDATE
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摘要：转子：https://www.leiphone.com/news/201705/zW49Eo8YfYu9K03J.html 最近在看RNN模型，为简单起见，本篇就以简单的二进制序列作为训练数据，而不实现具体的论文仿真，主要目的是理解RNN的原理和如何在TensorFlow中构造一个简单基础的模型架构
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摘要：1. 注意力模型 1.2 注意力模型概述 注意力模型（attention model)是一种用于做图像描述的模型。在笔记6中讲过RNN去做图像描述，但是精准度可能差强人意。所以在工业界，人们更喜欢用attention model。 结合下图，先简单地讲一下，注意力模型的运作原理。 第一步：进来一张图
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摘要：RNN入门学习 原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/49095371 作者：hjimce 一、相关理论 RNN(Recurrent Neural Networks)中文名又称之为：循环神经网络（原来还有一个递归神经网络，也叫RNN，搞得我
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摘要：# 随机给词汇分配一个主题 # 单词i属于第k个主题的个数加1，所以 # 文章m属于主题k的词汇的个数也加1，因为词汇i来自文章m # 因此每个主题下词汇个数也加1 代码实现： # z= [list([0, 1, 1, 2, 0]) list([2, 0, 2, 1]) list([2, 1, 2,
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摘要：LDA算法最初的论文使用的是变分EM方法训练（Variational Inference）。该方法较为复杂，而且最后训练出的topic主题非全局最优分布，而是局部最优分布。后期发明了Collapsed Gibbs Sample方法，推导和使用较为简洁。 Latent Dirichlet Alloca
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摘要：PART 1 这个性质被叫做共轭性。共轭先验使得后验概率分布的函数形式与先验概率相同，因此使得贝叶斯分析得到了极⼤的简化。 V:文档集中不重复的词汇的数目 语料库共有m篇文档，； 对于文档，由个词汇组成，可重复； 是第m个文档中的第n个词。 :文档集中文档的总数 :第m个文档中包含的词汇总数 :文档m中第n个词在词典中的序号，属于1到V :文档m第n个词汇的主题标号，属于1到k ...
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摘要：CF 1 概述 协同过滤（Collaborative Filtering，CF）是推荐系统中最为流行和成熟的一种技术。协同过滤通常分为基于用户和基于项目的协同过滤的两种情况，通过考虑用户与用户之间、物品与物品之间的相似度，来对目标用户进行合适的推荐。在各大电商网站中得到广泛的青睐。例如亚马逊、淘宝、京东等。 在推荐系统中最常用的协同过滤包括： 基于用户的协同过滤 基于物品的协同过...
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摘要：LDA 1 概述 LDA(Latent Dirichlet allocation)潜在狄立克雷分配模型，它是将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出,是一种典型的概率生成性模型，能够发现语料库中潜在的主题信息，因此也称为LDA主题模型。它是一种无监督学习，可以应用于推荐系统之中，其优点在于无需手工标注训练集，仅仅需要的是文档集和指定主题的数量。其中，对于每个主题只需找出一些词语代替即可。 L...
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