在推荐系统领域，内容推荐是一种常用的方法，它根据用户的历史行为数据或偏好信息，分析用户对内容的喜好，然后推荐与用户喜好相似的其他内容。本文将详细介绍内容推荐的原理、实现方式以及如何在Python中应用。
版权声明：署名，允许他人基于本文进行创作，且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 （Creative Commons）
检测所谓的假新闻不是一项容易的任务，首先，要定义是什么是假新闻。如果你能找到或同意一个关于虚假新闻的定义，那么你必须收集并正确地对真实和虚假的新闻进行标签（希望在类似的话题上能表现出明显的区别），一旦收集到，你就必须找到有用的特性，以确定来自真实新闻的假信息。 为了进一步了解这个问题，我推荐Miguel Martinez-Alvarez的文章“如何利用机器学习和AI解决虚假新闻问题”（链接地址为https://miguelmalvarez.com/2017/03/23/how-can-machine-lea
分享一个朋友的人工智能教程。零基础！通俗易懂！风趣幽默！还带黄段子！大家可以看看是否对自己有帮助：点击打开
【AI100 导读】在这篇博客中，作者会向大家介绍如何以更有效的方式通过 Xeneta 进行营销，会训练一个机器学习算法，通过对于公司的描述来预测潜在客户的质量。 提出问题 它诞生于业务发展代表爱德华
像错误提示说的那样需要的是字节类型而不是字符串类型，需要注意一下的是bytes-like翻译为字节。
本文是数据科学家Susan Li撰写的一篇技术博文，主要介绍了在商业中使用多类文本分类的应用。
机器学习发展到现在，已经积累了非常多的文章，特别是深度学习火起来后，每年新增加的论文非常多，如果需要研究某个领域，不仅需要阅读这个领域经典的论文，也必须时刻关注最新的学术进展，比如最近两年特别火的 GAN，不仅需要先了解它的第一篇开山之作--"Generative Adversarial Nets"，也需要关注最新发表的该领域的论文。
本章节中所涉及的知识点偏向于机器学习的范畴，那么机器学习和数据分析有什么区别呢。简单来讲，数据分析是少量数据采样分析而机器学习是海量数据全部分析。比较好的理解一点是，数据分析会总结过去已经发生的事情，而机器学习是为了预测未来发生的事情。这两者也是有相辅相成的关系。我们可以通过机器学习预测的结果，进行数据分析，得到一个相对准确的结论，辅助人们进行决策判断等等。
应用于自然语言处理的机器学习数据通常包含文本和数字输入。例如，当您通过twitter或新闻构建一个模型来预测产品未来的销售时，在考虑文本的同时考虑过去的销售数据、访问者数量、市场趋势等将会更有效。您不会仅仅根据新闻情绪来预测股价的波动，而是会利用它来补充基于经济指标和历史价格的模型。这篇文章展示了如何在scikit-learn（对于Tfidf）和pytorch（对于LSTM / BERT）中组合文本输入和数字输入。
也许你听说过Duolingo（多邻国）：一种流行的语言学习应用程序，它可以通过游戏来练习一种新的语言。由于其创新的外语教学风格，它非常受欢迎。它的思想很简单：每天五到十分钟的交互式培训足以学习一门语言。
# 人工智能:预测,分类 # 人工智能: # 自动的工作 # 机器学习(包含深度学习) # 以前的限制因素:计算能力,数据,算法发展 # 用途: # 图像识别 # 识别图片中不同的地方(医学CT) 不用人工识别 # 图片艺术化(可以替代ps) # 无人驾驶 # 人脸识别 # 自然语言处理 # 语音识别 # 自动写报告 # 传统预测 # 性能评估 # NLP # 推荐系统 # 机器学
在我的上一篇博客“什么是嵌入，你能用它做什么”中，我谈到了嵌入可以把高维、非结构化的数据转换成低维的数值表示，可以用在各种机器学习模型中。
从今年四月份到现在已经工作快9个月了，最开始是做推荐系统，然后做机器学习，现在是文本挖掘，每个部分研究的时间都不多，但还是遇到了很多问题，目前就把一定要总结的问题总结一下，以后有时间多看看，提醒自己看有没有解决。 推荐系统： 1.冷启动热启动区别和联系？各个阶段需要的算法？ 2.每个算法的数学推导、适用情况、优缺点、改进方法、数据类型？ 3.如何平衡热启动时的准确率和召回率，两者不可能同时高，怎么平衡？从算法本身还是业务层面？惊喜度怎么添加？ 4.如何评价推荐系统的好坏？指标是啥？
关键词：机器学习、推荐系统、文本挖掘 正文如下： 从今年四月份到现在已经工作快9个月了，最开始是做推荐系统，然后做机器学习，现在是文本挖掘，每个部分研究的时间都不多，但还是遇到了很多问题，目前就把一定要总结的问题总结一下，以后有时间多看看，提醒自己看有没有解决。 推荐系统： 1.冷启动热启动区别和联系？各个阶段需要的算法？ 2.每个算法的数学推导、适用情况、优缺点、改进方法、数据类型？ 3.如何平衡热启动时的准确率和召回率，两者不可能同时高，怎么平衡？从算法本身还是业务层面？惊喜度怎么添加
参加完数模之后休息了几天，今天继续看TF-IDF算法。上篇中对TF-IDF算法已经做了详细的介绍，在此不再赘述。今天主要是通过python，结合sklearn库实现该算法，并通过k-means算法实现简单的文档聚类。
本文使用tf-idf（词频-逆文件频率）、lsi（潜在语义索引）和 doc2vec(文档向量化嵌入)这3种最基础的NLP文档嵌入技术，对文本进行嵌入操作（即构建语义向量）并完成比对检索，构建一个基础版的文本搜索引擎。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在（）中讲到在文本挖掘预处理中，在向量化后一般都伴随着TF-IDF的处理。什么是TF-IDF，为什么一般需要加这一步预处理呢？这里就对TF-IDF的原理做一个总结。 文本向量化存在的不足 在将文本分词并向量化后，就可以得到词汇表中每个词在文本中形成的词向量，比如（）这篇文章中，我们将下面4个短文本做了词频统计： corpus=["I come to China to travel
我肯定你听说过 Duolingo ：一款流行的语言学习应用，可以通过游戏来练习一门新语言。它因其新颖的外语教学方式而广受欢迎。其概念很简单：每天五到十分钟的互动训练就足以学习一门语言。
TF-IDF（Term Frequency-InversDocument Frequency）是一种常用于信息处理和数据挖掘的加权技术。该技术采用一种统计方法，根据字词的在文本中出现的次数和在整个语料中出现的文档频率来计算一个字词在整个语料中的重要程度。它的优点是能过滤掉一些常见的却无关紧要本的词语，同时保留影响整个文本的重要字词。计算方法如下面公式所示。
选自towardsdatascience 作者：Susan Li 机器之心编译 参与：程耀彤、黄小天 互联网的绝大多数的文本分类都是二进制的，本文要解决的问题更为复杂。作者使用 Python 和 Jupyter Notebook 开发系统，并借助 Scikit-Learn 实现了消费者金融投诉的 12 个预定义分类。本项目的 GitHub 地址见文中。 GitHub 地址：https://github.com/susanli2016/Machine-Learning-with-Python/blob/mas
最近做课题，需要分析短文本的标签，在短时间内学习了自然语言处理，社会标签推荐等非常时髦的技术。我们的需求非常类似于从大量短文本中获取关键词（融合社会标签和时间属性）进行用户画像。这一切的基础就是特征词提取技术了，本文主要围绕关键词提取这个主题进行介绍（英文）。
在文本挖掘预处理之向量化与Hash Trick中我们讲到在文本挖掘的预处理中，向量化之后一般都伴随着TF-IDF的处理，那么什么是TF-IDF，为什么一般我们要加这一步预处理呢？这里就对TF-IDF的原理做一个总结。
文本分类是商业问题中常见的自然语言处理任务，目标是自动将文本文件分到一个或多个已定义好的类别中。文本分类的一些例子如下：
AiTechYun 编辑：Yining 背景：一名叫做Anthony Dm.的外国网友试图利用机器学习将一堆未标记的电子邮件进行分类，以下是他对这次操作发表的文章内容。 今天，我突然好奇将一堆未标记的电子邮件放在一个黑箱里，然后让机器弄清楚如何处理它们，会发生什么事情？但是，我没有任何想法。所以我做的第一件事就是找一个包含各种各样电子邮件的数据集。在研究了几个数据集之后，我想到了安然语料库（Enron corpus）。这个数据集有超过50万封来自安然公司员工的电子邮件，这些邮件数量对我接下来的训练已经足够了
进入大学之后，我们逐渐“被教授”了C、C++、Java等编程语言，但为什么我会选择python作为最喜欢的编程语言呢？
1.百科 TF-IDF 2.源代码 系统环境 python 3.6 scikit-learn==0.19.1 # utf-8 import os import math import numpy as np ''' 不使用NLTK和Scikits-Learn包，构建文本向量空间模型 reference： https://mp.weixin.qq.com/s/DisMF8frY2pkpGMfrWk4Wg ''' def load_doc_list(file): with open
为什么是Python 人生苦短，我用Python... 'Life is short, you need Python!' 进入大学之后，我们逐渐“被教授”了C、C++、Java等编程语言，但为什么我
Python是最好的编程语言之一，在科学计算中用途广泛：计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。 当然，它也有些缺点；其中一个是工具和库过于分散。如果你是拥有unix思维（unix-minded）的人，你会觉得每个工具只做一件事并且把它做好是非常方便的。但是你也需要知道不同库和工具的优缺点，这样在构建系统时才能做出合理的决策。工具本身不能改善系统或产品，但是使用正确的工具，我们可以工作得更高效，生产率更高。因此了解正确的工具，对你的工作领域是非常重要的。 这篇文章的目的就是
Python是最好的编程语言之一，在科学计算中用途广泛：计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。
在对文本做数据分析时，我们一大半的时间都会花在文本预处理上，而中文和英文的预处理流程稍有不同，本文就对中文文本挖掘的预处理流程做一个总结。
一、背景 通俗地讲，任何一个的机器学习问题都可以等价于一个寻找合适变换函数的问题。例如语音识别，就是在求取合适的变换函数，将输入的一维时序语音信号变换到语义空间；而近来引发全民关注的围棋人工智能AlphaGo则是将输入的二维布局图像变换到决策空间以决定下一步的最优走法；相应的，人脸识别也是在求取合适的变换函数，将输入的二维人脸图像变换到特征空间，从而唯一确定对应人的身份。 在web应用攻击检测的发展历史中，到目前为止，基本是依赖于规则的黑名单检测机制，无论是web应用防火墙或ids等等，主要依赖于检测引擎内
通俗地讲，任何一个的机器学习问题都可以等价于一个寻找合适变换函数的问题。例如语音识别，就是在求取合适的变换函数，将输入的一维时序语音信号变换到语义空间；而近来引发全民关注的围棋人工智能AlphaGo则是将输入的二维布局图像变换到决策空间以决定下一步的最优走法；相应的，人脸识别也是在求取合适的变换函数，将输入的二维人脸图像变换到特征空间，从而唯一确定对应人的身份。
k-means算法又称k均值，顾名思义就是通过多次求均值而实现的聚类算法。是一种无监督的机器学习方法，即无需知道所要搜寻的目标，而是直接通过算法来得到数据的共同特征。其具体算法思想如下图所示：
对于文本分类来说，数据标注是一项耗时且昂贵的工作。在训练数据集较小的情况下，使用预训练的ChatGPT模型可能比从头开始训练分类器或微调现有模型在测试集上实现更高的分类准确度。此外，ChatGPT可以帮助标注数据，以用于微调文本分类模型。
该文章介绍了如何使用K-means算法进行聚类，以及如何使用scikit-learn库中的KMeans函数进行实现。同时，文章还介绍了如何对数据进行标准化处理，以及如何使用scikit-learn库中的StandardScaler函数进行标准化处理。最后，文章介绍了如何使用K-means算法进行聚类，并给出了具体的代码示例和注释说明。
作者简介 岳良， 携程信息安全部高级安全工程师。2015年加入携程，主要负责渗透测试，安全评审，安全产品设计。 一、背景 在web应用攻击检测的发展历史中，到目前为止，基本是依赖于规则的黑名单检测机制，无论是web应用防火墙或ids等等，主要依赖于检测引擎内置的正则，进行报文的匹配。虽说能够抵御绝大部分的攻击，但我们认为其存在以下几个问题： 1. 规则库维护困难，人员交接工作，甚至时间一长，原作者都很难理解当初写的规则，一旦有误报发生，上线修改都很困难。 2. 规则写的太宽泛易误杀，写的太细易绕过。 例如
一、背景 在web应用攻击检测的发展历史中，到目前为止，基本是依赖于规则的黑名单检测机制，无论是web应用防火墙或ids等等，主要依赖于检测引擎内置的正则，进行报文的匹配。虽说能够抵御绝大部分的攻击，但我们认为其存在以下几个问题： 1. 规则库维护困难，人员交接工作，甚至时间一长，原作者都很难理解当初写的规则，一旦有误报发生，上线修改都很困难。 2. 规则写的太宽泛易误杀，写的太细易绕过。 例如一条检测sql注入的正则语句如下： Stringinj_str = "'|and|exec|insert|sel
作者简介 岳良， 携程信息安全部高级安全工程师。2015年加入携程，主要负责渗透测试，安全评审，安全产品设计。 一、背景 📷 在web应用攻击检测的发展历史中，到目前为止，基本是依赖于规则的黑名单检测机制，无论是web应用防火墙或ids等等，主要依赖于检测引擎内置的正则，进行报文的匹配。虽说能够抵御绝大部分的攻击，但我们认为其存在以下几个问题： 1. 规则库维护困难，人员交接工作，甚至时间一长，原作者都很难理解当初写的规则，一旦有误报发生，上线修改都很困难。 2. 规则写的太宽泛易误杀，写的太细易绕过。 例
现代公司要处理大量的数据。这些数据以不同形式出现，包括文档、电子表格、录音、电子邮件、JSON以及更多形式。这类数据最常用的记录方式之一就是通过文本，这类文本通常与我们日常所使用的自然语言十分相似。
多标签分类：使用BERT模型对文本数据进行多标签分类，并借助决策树算法对分类结果进行进一步处理。 关系抽取：根据类别之间的关系，对文本数据进行关系抽取。
来源 | 携程技术中心 作者 | 岳良 背景 通俗地讲，任何一个的机器学习问题都可以等价于一个寻找合适变换函数的问题。例如语音识别，就是在求取合适的变换函数，将输入的一维时序语音信号变换到语义空间；而近来引发全民关注的围棋人工智能AlphaGo则是将输入的二维布局图像变换到决策空间以决定下一步的最优走法；相应的，人脸识别也是在求取合适的变换函数，将输入的二维人脸图像变换到特征空间，从而唯一确定对应人的身份。 在web应用攻击检测的发展历史中，到目前为止，基本是依赖于规则的黑名单检测机制，无论是web
岳良， 携程信息安全部高级安全工程师。2015年加入携程，主要负责渗透测试，安全评审，安全产品设计。 一、背景 在web应用攻击检测的发展历史中，到目前为止，基本是依赖于规则的黑名单检测机制，无论是web应用防火墙或ids等等，主要依赖于检测引擎内置的正则，进行报文的匹配。虽说能够抵御绝大部分的攻击，但我们认为其存在以下几个问题： 1. 规则库维护困难，人员交接工作，甚至时间一长，原作者都很难理解当初写的规则，一旦有误报发生，上线修改都很困难。 2. 规则写的太宽泛易误杀，写的太细易绕过。 例如一条检
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在对文本做数据分析时，一大半的时间都会花在文本预处理上，而中文和英文的预处理流程稍有不同，本文对中文文本挖掘的预处理流程做一个总结。 中文文本挖掘预处理特点 首先看中文文本挖掘预处理与英文文本挖掘预处理的不同点。 首先，中文文本是没有像英文的单词空格那样隔开的，因此不能直接像英文一样可以直接用最简单的空格和标点符号完成分词。所以一般需要用分词算法来完成分词，在（干货 | 自然语言
文本分类作为自然语言处理任务之一，被广泛应用于解决各种商业领域的问题。文本分类的目的是将 文本/文档 自动地归类为一种或多种预定义的类别。常见的文本分类应用如下：
我相信你一定听说过Duolingo:一款流行的语言学习应用。它以其创新的外语教学风格而广受欢迎，其概念很简单：一天五到十分钟的互动训练就足以学习一门语言。
朴素贝叶斯常见的应用场景之一是情感分析。又上Kaggle溜达了一圈，扒下来一个类似场景的比赛。比赛的名字叫做当词袋/Bag of words 遇上 爆米花/Bags of Popcorn，地址为https://www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial/，有兴趣的同学可以上去瞄一眼。 8.1 背景介绍 这个比赛的背景大概是：国外有一个类似豆瓣电影一样的IMDB，http://www.imdb.com/ 也是你看完电影，可以上去打个分，吐个槽的地方。然后大家就在想，有这么多
在本文中，我们将深入探讨机器学习的基本原理和常见算法，并提供实际的代码示例。通过本文，读者将了解机器学习的核心概念，如监督学习、无监督学习和强化学习，以及如何在Python中使用Scikit-Learn库构建和训练机器学习模型。
除了获取Generative AI和JavaScript的支持外，甲骨文的MySQL HeatWave“另一个数据库”还获取了数据湖仓库、机器学习、AutoPilot、分析、OLTP和多云等一系列强大的新功能。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
