摘要: 链接:https://pan.baidu.com/s/1jd8_2nbz6M9e20lI3JdVGA 密码:1ikc 我从别人那里买的!可以友情赞助资瓷! 阅读全文
posted @ 2018-03-09 09:51 Qniguoym 阅读(2188) 评论(0) 推荐(4) 编辑
摘要: http://www.shuang0420.com/2018/01/03/NLP%E7%AC%94%E8%AE%B0%20-%20%E5%A4%9A%E8%BD%AE%E5%AF%B9%E8%AF%9D%E4%B9%8B%E5%AF%B9%E8%AF%9D%E7%AE%A1%E7%90%86(Dia 阅读全文
posted @ 2018-03-02 13:20 Qniguoym 阅读(630) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/51887344 阅读全文
posted @ 2018-01-31 11:24 Qniguoym 阅读(225) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://www.jianshu.com/p/8723ba79f35a 阅读全文
posted @ 2018-01-18 11:49 Qniguoym 阅读(81) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://morvanzhou.github.io/tutorials/ 阅读全文
posted @ 2018-01-16 17:02 Qniguoym 阅读(262) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Precision又叫查准率,Recall又叫查全率。这两个指标共同衡量才能评价模型输出结果。 TP: 预测为1(Positive),实际也为1(Truth-预测对了) TN: 预测为0(Negative),实际也为0(Truth-预测对了) FP: 预测为1(Positive),实际为0(Fals 阅读全文
posted @ 2017-12-29 13:24 Qniguoym 阅读(28865) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://plushunter.github.io/2017/01/22/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%B3%BB%E5%88%97%EF%BC%887%EF%BC%89%EF%BC%9AGBDT/ 阅读全文
posted @ 2017-12-28 17:28 Qniguoym 阅读(191) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 内容概要¶ 如何使用K折交叉验证来搜索最优调节参数 如何让搜索参数的流程更加高效 如何一次性的搜索多个调节参数 在进行真正的预测之前,如何对调节参数进行处理 如何削减该过程的计算代价 1. K折交叉验证回顾¶ 交叉验证的过程 选择K的值(一般是10),将数据集分成K等份 使用其中的K-1份数据作为训 阅读全文
posted @ 2017-12-28 13:22 Qniguoym 阅读(4140) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 模块与包 在了解 import 之前,有两个概念必须提一下: 模块: 一个 .py 文件就是一个模块(module) 包: __init__.py 文件所在目录就是包(package) 当然,这只是极简版的概念。实际上包是一种特殊的模块,而任何定义了 __path__ 属性的模块都被当做包。只不过, 阅读全文
posted @ 2017-12-27 15:11 Qniguoym 阅读(296) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: http://www.algorithmdog.com/fast-fasttext 阅读全文
posted @ 2017-12-26 17:00 Qniguoym 阅读(189) 评论(0) 推荐(0) 编辑