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class xgboost.XGBRegressor(max_depth=3, learning_rate=0.1, n_estimators=100, silent=True, objective='reg:linear', booster='gbtree', n_jobs=1, nthread= 阅读全文
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双向LSTM 阅读全文
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Note that if we wrap a base cell with dropout and then use it to build a MultiRNNCell, both input dropout and output dropout will be applied between l 阅读全文
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来源于:https://github.com/HanXiaoyang/python-and-numpy-tutorial/blob/master/python-numpy-tutorial.ipynb python与numpy基础 来源于:https://github.com/HanXiaoyang 阅读全文
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CRF的进化 https://flystarhe.github.io/2016/07/13/hmm-memm-crf/参考: http://blog.echen.me/2012/01/03/introduction-to-conditional-random-fields/ 说明:因为MEMM只在局 阅读全文
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TM有三个 model.add(LSTM(100, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2)) 第一个dropout是x和hidden之间的dropout,第二个是hidden-hidden之间的dropout 在tensorflow里面有 第三个是层-层之间的drop 阅读全文
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HMM的应用 HMM是生成模型 词性标注:给定一个词的序列(也就是句子),找出最可能的词性序列(标签是词性)。如ansj分词和ICTCLAS分词等。 分词:给定一个字的序列,找出最可能的标签序列(断句符号:[词尾]或[非词尾]构成的序列)。结巴分词目前就是利用BMES标签来分词的,B(开头),M(中 阅读全文