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2020-09-19 22:23:05
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原创 LeetCode之动态规划
一、最长字符串（5）题目： 给定一个字符串 s，找到 s 中最长的回文子串。你可以假设 s 的最大长度为 1000。**四种解法：**暴力解法、动态规划解法、中心扩散法、Manacher 算法（了解思想即可）。代码如下：public class Solution { public String longestPalindrome(String s) { // 特判 int len = s.length(); if (len < 2) .
2020-08-23 20:04:09
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原创 基于决策树的分类预测
一、决策树概述（一）、基本介绍决策树（Decision Tree）算法是一种基本的分类与回归方法，决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是 if-then 规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。结构：一般的，一棵决策树包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点；根结点包含样本全集；决策树叶结点对应于决策结果，其他每个结点则对应于一个属性测试；每个结点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子结点中。从根结点到每个叶结点的路径对应了一
2020-08-22 21:02:48
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原创 NLP入门之新闻文本分类竞赛——BERT
一、Transformer模型整体框架二、Encoder层1、首先，self-attention会计算出三个新的向量，在论文中，向量的维度是512维，我们把这三个向量分别称为Query:要去查询的、Key:等着被查的、Value:实际的特征信息，这三个向量是用embedding向量与一个矩阵相乘得到的结果，这个矩阵是随机初始化的，维度为（64，512）注意第二个维度需要和embedding的维度一样，其值在BP的过程中会一直进行更新，得到的这三个向量的维度是64低于embedding维度的。2、计
2020-08-04 17:40:13
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原创 NLP入门之新闻文本分类竞赛——文本分类模型
一、Word2Vecword2vec模型背后的基本思想是对出现在上下文环境里的词进行预测。对于每一条输入文本，我们选取一个上下文窗口和一个中心词，并基于这个中心词去预测窗口里其他词出现的概率。因此， word2vec模型可以方便地从新增语料中学习到新增词的向量表达，是一种高效的在线学习算法。word2vec的主要思路:通过单词和上下文彼此预测，对应的两个算法分别为:**Skip-grams (SG)：**预测上下文；**Continuous Bag of Words (CBOW)：**给定上下文来预
2020-07-31 18:04:41
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原创 NLP入门之新闻文本分类竞赛——FastText
1、FastText简介：fastText 文本分类算法是有Facebook AI Research 提出的一种简单的模型。通过Embeddding层将单词映射到稠密空间，然后将句子中的所有单词在Embeddding空间进行平均，进而完成分类操作。实验表明一般情况下，FastText 算法能获得和深度模型相同的精度，但是计算时间却要远远小于深度学习模型。fastText 可以作为一个文本分类的 baseline 模型。2、FastText优点fastText是一个快速文本分类算法，与基于神经网络的分类
2020-07-27 20:18:15
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原创 NLP入门之新闻文本分类竞赛——task3
NLP入门之新闻文本分类竞赛——task3一 文本数字化——向量空间模型1.什么是One-Hot编码？ One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候只有一位有效。One-Hot编码是分类变量作为二进制向量的表示。这首先要求将分类值映射到整数值。然后，每个整数值被表示为二进制向量，除了整数的索引之外，它都是零值，它被标记为1。#### One-Hot表示方法示例如下""" 句⼦1：我 爱 北 京 天
2020-07-25 18:55:38
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原创 NLP入门之新闻文本分类竞赛task2
NLP入门之新闻文本分类竞赛——task2一 数据读取train_df = pd.read_csv('../dataset/train_set.csv', sep='\t', nrows=10000) # nrows设置显示获取数据数目，数目较大，这里选择10000，以下统计均为在10000条数据的情况下。二 句⼦⻓度分析train_df['text_len'] = train_df['text'].apply(lambda x: len(x.split(' ')))print(train_d
2020-07-22 20:01:36
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原创 pandas基本入门
pandas基本入门一 基本数据结构1.series创建 对于一个Series，其中最常用的属性为值（values），索引（index），名字（name），类型（dtype）import pandas as pdimport numpy as nps = pd.Series(np.random.randn(3),index=['a','b','c'],name='这是一个Series',dtype='float64')print(s)"""a -0.152799b -1.208
2020-07-20 20:55:10
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空空如也
空空如也
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