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RSS订阅原创 通过word2vec学习词向量
词向量通过word2vec学习词向量word2vec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模型可以方便的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方法word2vec的主要思路：通过单词和上下文彼此预测，对应的两个算法为：1.Skip-grams（SG）：预测上下文2.Continuous Bag of Words（CBOW）：预测目标单词两种更
2021-06-16 16:43:20
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原创 RNN理解
RNN（循环神经网络）神经网络：神经网络可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子，只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到特定的y但他们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的但某些任务需要更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输出是有关系的但是很明显，一个句子中，前一个单词其实对于当前单词的词性预测是有很大影响的RNN结构一个简单的循环神经网络，由输入层，一个隐藏层和一个输出层组成如果将上面有w的那个带箭头的圈去掉，它就变成了最普通的全连接神经网络x是一个向量
2021-06-16 16:34:54
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原创 python文本多分类
文本多分类数据读取与数据分析2.1.2 数据读取可以直接用Pandas完成数据读取的操作import pandas as pdtrain_df = read_csv(‘D:\text/train_set.csv’,sep = ‘\t’,nrows = 100)参数：1.读取的文件路径，也可以是URL，也可以是实现read方法的任意对象2.sep 读取csv文件时指定的分隔符，默认为逗号，注意csv文件的分隔符和我们读取csv文件时指定的分隔符一定要一致3.nrows 设置一次性读入的文件
2021-06-16 16:28:23
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空空如也
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