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Keras文字分類實戰(上)

很多時候,人們在網上晒各種東西、抒發情感。個體的情感分析可能沒有多大用處,但對大多數人的情感進行分析,就能得到比較有趣的結果。想象一下,當一個熱點新聞事件出現後,你可以通過分析大多數人的留言感知輿情,瞭解網路平

MNLP2018:騰訊AI Lab深度解讀互動文字理解相關論文

人的社會屬性決定了人與人之間的互動已經滲透到日常生活的方方面面,無論是在工作中與同事協作完成既定專案,亦或是到線上平臺上參與公眾討論以實現個人向社會的發聲,互動文字作為互動行為發生的基本載體可謂無處不在。如何

[譯] 基於 TensorFlow + Python 的文字分類全程詳解

本教程將會建立一個神經網路模型,通過分析影評文字將影評分為正面或負面。這是一個典型的二分類問題,是一種重要且廣泛適用的機器學習問題。 我們將使用包含50,000條電影評論文字的IMDB(網際網路電影資料庫)

多標籤分類

1. 演算法 多標籤分類的適用場景較為常見,比如,一份歌單可能既屬於標籤旅行也屬於標籤駕車。有別於多分類分類,多標籤分類中每個標籤不是互斥的。多標籤分類演算法大概有兩類流派: 採用One-vs-

機器學習分類演算法常用評價指標

1. 準確率,召回率,精確率,F1-score,Fβ,ROC曲線,AUC值 為了評價模型以及在不同研究者之間進行效能比較,需要統一的評價標準。根據資料探勘理論的一般方法,評價模型預測能力最廣泛使用的

K 均值聚類

通過迭代方式尋找 K 個簇的一種劃分方案,使得聚類結果對應的代價函式最小。 1、缺點 需要人工預先確定初始 K 值,且該值和真實的資料未必吻合。 K 均值只能收斂到

聚類(Clustering)

1.無監督學習:簡介 聚類演算法:第一個無監督學習演算法(無標籤的資料) 什麼是無監督學習呢? 對比:監督學習問題指的是,我們有一系列標籤,然後用假設函式去擬合它,作為對比,在無監督學習中,我們的資

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