论文 Entropy-based Term Weighting Schemes for Text Categorization in VSM 提出了新的基于熵的用于文本分类的...
发简信
IP属地：湖北
论文 Entropy-based Term Weighting Schemes for Text Categorization in VSM 提出了新的基于熵的用于文本分类的...
xgboost 已然火爆机器学习圈，相信不少朋友都使用过。要想彻底掌握xgboost，就必须搞懂其内部的模型原理。这样才能将各个参数对应到模型内部，进而理解参数的含义，根据需...
Kullback-Leibler Divergence，即K-L散度，是一种量化两种概率分布P和Q之间差异的方式，又叫相对熵。在概率学和统计学上，我们经常会使用一种更简单的、...
在构建了基于n-gram的纠错检错模型之后，我们自然不能放过如今大红大紫的神经网络，鉴于神经网络的灵活性和训练的耗时性，我们在方法尝试和模型训练上花了很多时间，期间走过不少弯...
在自然语言处理领域中，语料是非常关键的一个部分。然而，中文的自然语言处理领域在大的通用型语料上虽然不少，但在特定方向上的语料仍然匮乏。在要进行拼音型文本纠错任务过程中，我发现...
今天尝试总结一下 tf.data 这个API的一些用法吧。之所以会用到这个API，是因为需要处理的数据量很大，而且数据均是分布式的存储在多台服务器上，所以没有办法采用传统的喂...
