机器学习原理

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DC童生

Snownlp简介情感分析

SnowNLP是一个python写的类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于...

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python函数基础字符串操作numpy 和list互相转换

list 转 numpy np.array(a) ndarray 转 list a.tolist() 写入文件必须是字符

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图数据库neo4j介绍(5)——常用函数常用函数shortestPath 查询最短路径正则collect数据导入

应用理论:6层关系理论:任何两个事物之间的关系都不会超过6层 查询最短路径的必要性 allShortestPaths [*..n] 用于表示获取n层关系

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图数据库neo4j介绍(2)——概念

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图数据库neo4j介绍(4)——常用语法

union:把多段match的return结果 上线组合一个结果集,会自动去掉重复行

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图数据库neo4j介绍(1)——基础

基于数学里的图论的思想和算法而实现的高效处理复杂关系网络的新型数据库系统。 在社交网络、实时推荐、人工智能领域应用广泛。

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图数据库neo4j介绍(3)——CypherCreateMatchSetDELETE REMOVE

Match (n:Person {id:'baba'}) set n.name='张三',n.age=50 return n

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天池大赛——瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱大赛审题解题思路解题训练模型编写预测结果

实体抽取就是自然语言中的命名实体识别,命名实体识别的算法非常多, 比如隐马尔科夫、条件随机场、rnn、lstm等等 用标注好的数据训练模型参数,调优,预测就...

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DC童生

pandas几个小函数

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mysql数据库安装和使用

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知识图谱和可解释性深度学习的发展深度学习问题知识图谱为可解释提供依据利用知识图谱对可解释性应用知识图谱在可解释性上的困难

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关于知识图谱的几个问题

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知识图谱api调用

Wiki和google连不上网,这里中重点试了试CN-Dbpedia,比如,我想找一下苹果公司这个实体的三元组信息;

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DC童生

知识图谱(1)——neo4j的安装下载相应的资源

Neo4j 是目前最流行的图形数据库,支持完整的事务,在属性图中,图是由顶点(Vertex),边(Edge)和属性(Property)组成的,顶点和边都可以设置...

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NLP(5)——基于依存分析的开放式中文实体关系抽取方法

前言:由于主要是涉及一些NLP的东西,所以将本文放到NLP里面。 前期学习的资料:

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知识图谱(2)——neo4j的用法

先了解各个命令的用法 创建一个节点 CREATE (ee:Person { name: "Emil", from: "Sweden", klout: 99 ...

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DC童生

NLP(6)——命名实体识别

普通的工具如hanlp,htp,不能识别特定领域的专有名词,所以需要实体识别的算法。下面就以医疗专业为例子来谈一下医疗专业的命名实体识别。

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DC童生

知识图谱构建

步骤如下: 1 实体识别NER(对专业实体进行分类标记,训练数据,从文中中实现自动抽取专业实体):https://www.jianshu.com/p/68b9...

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DC童生

NLP(4)——用词向量技术简单分析红楼梦人物关系用n-gramma生成词向量word2vect进行模型训练

前言:出于种种原因,总是不自觉把爱好和工作相互结合起来,每每感叹于曹雪芹构思的巧妙,语言的精炼,情节的感人……于是蹦出想法,看机器能否读懂“宝黛”之间的爱情。

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DC童生

NLP(3)——seq to seq

普通作弊的基础上,回顾上一刻的答案 4.学渣作弊(attention机制)

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