solumin的博客

定义多核def rbf(gamma=1.0): def rbf_fun(x1,x2): return math.exp((np.linalg.norm(x1-x2))*(-1.0*gamma)) return rbf_fundef lin(offset=0): def lin_fun(x1,x2): return x1.dot(x2.transpose())+offset r...

k临近算法(kNN)采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，也是一种非常直观的方法。本文主要记录了使用kNN算法改进约会网站的例子。任务一：分类算法classify0就是使用距离公式计算特征值之间的距离，选择最邻近的k个点，通过统计这k个点的结果来得出样本的预测值。def classify0(inX,dataset,labels,k):#shape 返回行列数，shap...

使用 TensorFlow 实现模型上面我们根据实验数据建立了一个线性模型，并为这个线性模型设计了一个损失模型，下面介绍的是怎么在 TensorFlow 中实现我们设计的模型。在我们的线性模型 y=W×x+by=W×x+b 中，输入xx可以用占位 Tensor 表示，输出yy可以用线性模型的输出表示，我们需要不断的改变WW和bb的值，来找到一个使lossloss最小的值。这里WW和bb可以用变...

使用文本卷积神经网络，并使用MovieLens数据集完成电影推荐的任务import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport numpy as npfrom collections import Counterimport tensorflow as tfimport osimpor...

得到句子分词后的结果，并把类别标签保存为y_train.npy,y_test.npy# 加载文件，导入数据,分词def loadfile(): neg=pd.read_excel(config.NEG_PATH,header=None,index=None) pos=pd.read_excel(config.POS_PATH,header=None,index=None) ...

数据载入def load_data(): train_fname='test_data/data_valid.json' """ load data from local file """ facts = [] accu_label = [] article_label = [] imprison_label = [] k=0 wi...