随笔分类 - 机器学习
摘要:使用golang调用tensorflow keras训练的音频分类模型
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摘要:记录在centos 7上安装golang环境及go版TensorFlow的过程及中间遇到的问题及解决方法
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摘要:针对知识问答匹配中存储的知识对较多,有分组的需求,可以通过es的分组查询进行相关的设置,可以控制返回的分桶数目,也可以根据实际需要进行聚合排序设置。
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摘要:对智能问答中的用户意图理解流程进行分析,同时对rasa nlu的相关pipline流程进行说明
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摘要:知识库(主要是标准的QA信息)匹配需求是对已经梳理出的大量标准QA对信息进行匹配,找出最符合用户问题的QA对进行回复
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摘要:通过朴素贝叶斯在垃圾邮件分类中的实践进行说明机器学习的一般流程,主要是一些数学公式上的推导
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摘要:此部分内容是对机器学习实战一书的第五章的数学推导,主要是对5.2节代码实现中,有一部分省去了相关的公式推导,这里进行了推导,后续会将算法进行java实现。此部分同样因为公式较多,采用手写推导,拍照记录的方式。 第一部分推导目标函数 第二部分采用梯度下降方法进行优化 至此两部分就完成了对logisti
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摘要:在上篇文章中对libsvm的流程和简单的java代码测试做了说明,本篇简单对libsvm如何在工程中实践进行简短说明,不当的地方欢迎大家指正。 第一步是对libsvm的预测函数进行调整,我是从svm_predict类中抽取部分代码组成预测防范,代码如下: /** * 对传入的文本特征根据训练好的分类
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摘要:使用libSvm实现文本分类的基本过程,此文参考 使用libsvm实现文本分类 对前期数据准备及后续的分类测试进行了验证,同时对文中作者的分词组件修改成hanLP分词,对数字进行过滤,仅保留长度大于1的词进行处理。 转上文作者写的分类流程: 文本预处理阶段,增加了基于hanLP的分词,代码如下: /
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摘要:机器学习的第二个算法SVM,文档参考 支持向量机系列 内容讲的很详细,有数学基础理解起来不难,我这篇文章基于上述系列的前两篇文章对推导过程进行下梳理,因涉及各种公式,这里就粘贴图片的方式进行记录。 第一部分,得到目标函数 第二部分,对目标函数的推导 此文按照引用文章的思路做了相关的公式推导,具体的流
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摘要:网上有很多对朴素贝叶斯算法的说明的文章,在对算法实现前,参考了一下几篇文章: NLP系列(2)_用朴素贝叶斯进行文本分类(上) NLP系列(3)_用朴素贝叶斯进行文本分类(下) 带你搞懂朴素贝叶斯分类算法 其中“带你搞懂朴素贝叶斯算法”在我看来比较容易理解,上面两篇比较详细,更深入。 算法java实
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