qq_34504481的博客

一、4大主要学习方式1.监督式学习在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见...

经历了长年的艰苦卓绝的披星戴月的惨绝人寰的跋山涉水，我们终于接近了AI之旅的尾声（好吧，实际上我们这才是刚刚开始）。这一次真正展示一下这几回辛勤工作的结果，最后的画面会是这个样子：下面给出完整代码（注意需要gameobjects库才可以运行，参考之前的向量篇）：Python 1 2 3 4 5 6 7 8...

1. Kaggle KernelKaggle是什么就不用我介绍了吧，但是有时挺惊讶的是，有人用自己机器跑那一点代码，然后结果再传回kaggle去评估。何必呢？kaggle本身就有提供一个叫kernel的选项。当然我相信很多人都知道kernel的好处了，但为了方便新手读者学习，我还是再介绍一下吧：随便点进一个比赛，例如最著名的titanic然后点Kernel-> New Ker...

版权声明：更多原创文章请访问: http://yuanxin.me/ https://blog.youkuaiyun.com/AsuraDong/article/details/73502642  文法 自定义文法 文法用途 开发文法 分析文法的算法 递归下降解析器 移进-归约解析器 基于特征的文法 属性和约束 处理特征结构 包含和统一...

版权声明：更多原创文章请访问: http://yuanxin.me/ https://blog.youkuaiyun.com/AsuraDong/article/details/73477666  实体识别分块技术 分块语法的构建 树状图 IOB标记 开发和评估分块器 命名实体识别和信息提取  如何构建一个系统，用于从非结构化的文本中提取结构化的信息和数据？...

版权声明：更多原创文章请访问: http://yuanxin.me/ https://blog.youkuaiyun.com/AsuraDong/article/details/73302999​​​​​​​关于分类文本，有三个问题 1. 怎么识别出文本中用于明显分类的特征 2. 怎么构建自动分类文本的模型 3. 相关的语言知识按照这个思路，进行了艰苦学习（手动捂脸）。一、监督式分类：建立...

版权声明：更多原创文章请访问: http://yuanxin.me/ https://blog.youkuaiyun.com/AsuraDong/article/details/73136439自然语言处理中算法设计有两大部分：分而治之 和 转化 思想。一个是将大问题简化为小问题，另一个是将问题抽象化，向向已知转化。前者的例子：归并排序；后者的例子：判断相邻元素是否相同（与排序）。这次总结的自然语言中...

版权声明：更多原创文章请访问: http://yuanxin.me/ https://blog.youkuaiyun.com/AsuraDong/article/details/73149582词性标注器之后的很多工作都需要标注完的词汇。nltk自带英文标注器pos_tagimport nltktext = nltk.word_tokenize("And now for something...

主要总结一下简单的工具：条件频率分布、正则表达式、词干提取器和归并器。条件分布频率《自然语言学习》很多地方都用到了条件分布频率，nltk提供了两种常用的接口：FreqDist 和 ConditionalFreqDist 。后面很多都会用到这两种方法，特别是第二个。因为第二个更符合定义，会智能的找到条件。 然后根据绘图的库，可以做出来很漂亮的图形。简单的FreqDist函数...

语料库基本函数表示例 描述 fileids() 语料库中的文件 fileids([categories]) 对应分类中的语料库文件 categories() 语料库的分类 categories([fileids]) 文件对应的语料库分类 raw(fileids=[f1,f2..],categories=[c1,c2…]) 对应文件和分类中...

一、NLP标注工具BRATBRAT是一个基于web的文本标注工具，主要用于对文本的结构化标注，用BRAT生成的标注结果能够把无结构化的原始文本结构化，供计算机处理。利用该工具可以方便的获得各项NLP任务需要的标注语料。以下是利用该工具进行命名实体识别任务的标注例子。 WeTest舆情团队在使用：http://wetest.qq.com/bee/ 使用案例：http://blog.youkuaiyun.com/...

Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识，本文给出一些很有用的资料和心得。Key Words：有监督学习与无监督学习，分类、回归，密度估计、聚类，深度学习，Sparse DBN，1. 有监督学习和无监督学习给定一组数据(input，target)为Z=(X，Y)。有监督学习：最常见的是r...

强化学习 (Reinforcement Learning)    强化学习 (reinforcement learning) 是机器学习和人工智能里的一类问题，研究如何通过一系列的顺序决策来达成一个特定目标。广义地说，任何目标导向的问题都可以形式化为一个强化学习问题。    强化学习在理论上扎根于理查德·贝尔曼的动态规划和列夫·庞特里亚金的控制论；在思想上又深受行为心理学、认知科学、动物学习的影响...