梦想破三的奔三狗

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论文标题: DocRED: A Large-Scale Document-Level Relation Extraction Dataset论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1906.06127项目地址：https://github.com/thunlp/DocREDDocRED: A Large-Scale Document-Level Relation Extraction Dataset论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1906.06127项

最近在做机器学习项目，模型评估要用到P-R曲线图（Precision & Recall），百度了一下发现基本上很难找到有博主给出sklearn绘制P-R曲线图的详细代码。找了很长时间终于找到了对应的模块函数的函数使用方法，跟各位朋友分享一下。注意点1、我在使用sklearn时，sklearn.cross_validation模块已经被替换为sklearn.model_selecti...

最近A股动荡难料，笔者在最近的两周里证券账户里的资金缩水了10%，成功地完成了一个合格中国韭菜的本分工作——我买就跌停，我卖就疯涨。三个月的炒股经历成功交了一大笔学费，昨天周五对股市彻底丧失信心，灰溜溜地清了波仓，准备潜心研究一手股票数据再重振旗鼓卷土归来。恰逢文本挖掘的小崔老师向我们推荐了python功能包Tensorflow，这个模块似乎在做自然语言处理方面有很大的优势。其实前几个月还在暑...

最近跟另一个室友在忙某网贷融资平台发布的客户分类、信用评级、还款预测的实时排行竞赛。平台提供附带标签训练数据集与不带标签的验证集，参赛选手提交验证集的预测结果，平台返回模型评价指标值。其实就我们目前的烂水平来说做机器学习也没有我们太多事情，也就是安装好别人写好的函数库，导入数据，调好参数，剩下就是CPU跟GPU的事情了。然而很多问题都是尝试之后才会出现的，这半个月的瞎折腾也算是积累了一些经验，...

在使用adabag中的boosting函数进行集成学习时可能遇到的问题如上，数据集没有问题，字段有numeric与factor型的，Successful是Boolean型的，发生如上错误。通过多方救助后发现需要将每一字段都转换为factor型才能正常运行，并且需要设置参数control，如下所示

我不能说的别的什么，如果没有卸了python 3.6的决心就趁早死了这条心罢。python 3.6是不可能安装得了pygpu这个包的，所以就不可能实现theano的GPU加速。但是安装配置Mingw（即g++）与编写.theanorc.txt确实可以实现CPU加速，在较小规模的问题上似乎CPU加速要比GPU加速来的更便捷一些。总之别像我一样浪费时间配置theano的GPU加速了~...