吳恩達機器學習筆記-非監督學習
聚類 之前的課程中我們學習的都是監督學習相關的演算法,現在來開始看非監督學習。非監督學習相對於監督非學習來看,其使用的是未標記的訓練集而監督學習的是標記的訓練集。換句話說,我們不知道向量y的預期結果,僅僅只
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HanLP 1.7.0 釋出了,HanLP 是由一系列模型與演算法組成的 Java 工具包,目標是普及自然語言處理在生產環境中的應用。HanLP 具備功能完善、效能高效、架構清晰、語料時新、可自定義的特點。 在
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namedtuple 是一個簡化 tuple 操作的工廠函式,對於普通元組我們在訪問上只能通過遊標的訪問,在表現力上有時候比不上物件。 命名的元組例項沒有每個例項的字典,因此它們是輕量級的,並且不需要比
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QMQ有關actor的一篇文章 闡述了actor的應用場景。即client消費訊息的請求會先進入一個RequestQueue,在client消費訊息時,往往存在多個主題、多個消費組共享一個Reques
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