在本文中,我们将看到我们如何构建一个使用机器学习来阻止垃圾邮件,成人邮件,甚至是负面评论的WordPress插件。该插件与WordPress 3.6v或更高版本兼容,并使用Datumbox API 1.0v。尽管本文讨论了WordPress插件的开发,但我们应该注意,通过使用Datumbox API,可以非常容易地保护任何类型的在线社区免受垃圾邮件,攻击性或不适当的内容侵害。阅读下面,你会看到如何达成目的。
在本文中,我们将为您展示如何构建一个利用机器学习来阻止垃圾邮件、成人邮件,甚至是负面评论的WordPress插件。该插件兼容WordPress 3.6v或更高版本,并且使用了Datumbox API 1.0v。尽管本文讨论了WordPress插件的开发,但我们应该注意到通过使用Datumbox API,可以非常方便地保护任何类型的在线社区免受垃圾邮件、攻击性或不适当的内容侵害。具体实现请继续往下阅读。
CakePHP是一个MVC设计模式下的PHP框架,它使得您的生活更加简单并且让您的开发工作更上一层楼。尽管它被认为是一个相对缓慢的框架,(因为)它带有的大量缓存引擎(例如: FileCache, ApcCache, Wincache, XcacheEngine, MemcacheEngine 以及 RedisEngine等缓存引擎系统)能够帮助您提高您的网页加载或者PHP应用速度。
在文本分类中,特征选择是选择训练集的特定子集的过程并且只在分类算法中使用它们。特征选择过程发生在分类器的训练之前。
在前面的文章中,我们讨论了朴素贝叶斯文本分类器的理论背景以及在文本分类中使用特征选择技术的重要性。在本文中,我们将结合两种方法,用JAVA简单实现朴素贝叶斯文本分类算法。你可以Github上下载分类器的开源代码,代码遵守GPL v3(通用公共许可证第三版草案)。
在本教程中,我们将讨论朴素贝叶斯文本分类器。朴素贝叶斯是最简单的分类器之一,只涉及简单的数学表达,并且可以使用PHP,C#,JAVA等语言进行编程。
现在机器学习逐渐成为行业热门,经过二十几年的发展,机器学习目前也有了十分广泛的应用,如:数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和
在前面的文章中,我们讨论了数据包络分析技术,我们已经看到它如何被用作一个有效的非参数排序算法。在这篇博文中,我们将实现一个JAVA数据包络分析的实例,我们将用它来评估网页上的网页和文章的社交媒体流行度。该代码是开源的(在GPL v3许可下),您可以从Github免费下载。
原文作者:Vasilis Vryniotis
本博客文章是Dirichlet流程混合模型聚类系列的第四部分。在以前的文章中,我们讨论了有限Dirichlet混合模型,并且把它们的模型的极限用于无限k个集群,这导致我们引入了Dirichlet过程。正如我们所看到的,我们的目标是一开始就建立一个不需要k个集群数量的Dirichlet模型。在介绍Dirichlet过程的不同表示之后,现在是实际使用DPs构建一个无限混合模型的时候了,它使我们能够执行聚类。本文的目标是定义Dirichlet过程混合模型,并讨论中餐馆过程和吉布斯抽样的使用。如果您还没有阅读以前的文章,强烈建议您阅读它们,因为这个主题有点理论性,需要对模型的构建有很好的理解。
在本教程中,我们将讨论最大熵文本分类器,也称为MaxEnt分类器。最大熵分类器是自然语言处理,语音和信息检索问题中常用的判别分类器。使用像JAVA,C++或PHP这样的标准编程语言实现最大熵分类器都可以,但是,为了估计模型的权重,必需解决数值优化问题。
数据包络分析(Data Envelopment Analysis,也称DEA)是一种用于进行前沿分析的非参数方法。它使用线性规划来估计多个决策单元的效率,它广泛应用于生产、管理学和经济学。这项技术最初由Charnes,Cooper和Rhodes于1978年提出,自那之后它成为估算生产前沿的一个很有用的工具。
本文从梯度学习算法的角度中看学习率对于学习算法性能的影响,以及介绍如何调整学习率的一般经验和技巧。 在机器学习中,监督式学习(Supervised Learning)通过定义一个模型,并根据训练集上的数据估计最优参数。梯度下降法(Gradient Descent)是一个广泛被用来最小化模型误差的参数优化算法。梯度下降法通过多次迭代,并在每一步中最小化成本函数(cost function)来估计模型的参数(weights)。 梯度下降的伪代码如下: 重复已下过程,直到收敛为止{ ωj = ωj - λ
本列表总结了25个Java机器学习工具&库: 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。Weka包括一系列的工具,如数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及可视化。 2.Massive Online Analysis(MOA)是一个面向数据流挖掘的流行开源框架,有着非常活跃的成长社区。它包括一系列的机器学习算法(分类、回归、聚类、异常检测、概念漂移检测和推荐系统)和评估工具。关联了WEKA项目,MOA也是用Java编写的,其扩展性更强。
AI Trends是专注于人工智能业务和技术的领先行业媒体渠道。它旨在让高管们保持领先地位。频率约为每周11个帖子。粉丝n / a。推特粉丝1,769。
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在我的统计学硕士学位论文项目过程中,我专注于情感分析的问题。情感分析是自然语言处理的一个应用,目的是识别情感(积极的vs消极的vs中性的),主观性(客观的vs主观的)和情感状态。我在这个特别的项目上工作了9个多月,同时在Tsiamyrtzis和Kakadiaris教授的监督下使用了几种不同的统计方法和技术。
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最近用keras跑基于resnet50,inception3的一些迁移学习的实验,遇到一些问题。通过查看github和博客发现是由于BN层导致的,国外已经有人总结并提了一个PR(虽然并没有被merge到Keras官方库中),并写了一篇博客,也看到知乎有人翻译了一遍:Keras的BN你真的冻结对了吗
在上一篇文章中,我们简述了Keras和PyTorch的区别,旨在帮助你选择更适合你需求的框架。现在,我们进行实战进行。我们将让Keras和PyTorch互相较量以展示他们的优劣。我们使用的问题是:区分异形和铁血战士。
OpenMMLab 2.0 公测期我们对主分支和新分支同步更新,9 月有 14 个算法库更新了版本。
【导读】转载来自ty4z2008(GItHub)整理的机器学习&深度学习知识资料大全荟萃,包含各种论文、代码、视频、书籍、文章、数据等等。是学习机器学习和深度学习的必备品! ty4z2008前言:希望转载的朋友,你可以不用联系我.但是一定要保留原文链接,因为这个项目还在继续也在不定期更新.希望看到文章的朋友能够学到更多.此外:某些资料在中国访问需要梯子. 昨天介绍了第一篇: 【干货荟萃】机器学习&深度学习知识资料大全集(一)(论文/教程/代码/书籍/数据/课程等) 今天第二篇: 《Image Scalin
主要资源来自TensorFlow中文社区,翻译借助谷歌翻译,仅用于资源分享。 以下是根据不同语言类型和应用领域收集的各类工具库,持续更新中。 C 通用机器学习 推荐人 -一个产品推荐的Ç语言库,利用了协同过滤。 计算机视觉 CCV – C / Cached /核心计算机视觉库,是一个现代化的计算机视觉库。 VLFeat – VLFeat是开源的计算机视觉算法库,有Matlab工具箱。 ---- C ++ 计算机视觉 OpenCV – 最常用的视觉库。有C ++,C,Python以及Java接口),支持Win
A curated list of awesome Java frameworks, libraries and software.
最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books Deep Learning66 by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab,
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