3 陈君豪

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在无尾熊的世界里,有尾巴的就是王

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nlp命名实体识别Named Entity Recognition NER demo

nlp命名实体识别Named Entity Recognition NER demo 1.制作word和tag的dic,dic的id是0开始的int,出现频率高的排在前面 2.将每一句话转成2个80维的向量(即最长80个字),第一个是出现句子的 word 的id(train_x),第二个是对应的ner的tag(命名实体)的id(train_y) 3.把(train_x) (train_y) 用深度学习的方法训练后, 以后input一个句子, 就可以返回 对应的tag 4.用 test_x测试准确率

2020-06-14

nlp词性标注demo

nlp词性标注pos tag的demo含训练集, 将英文句子的词性标注,并解释词性例如trying to keep pace with rival Time magazine 运行结果为 word: trying result: VBG explain: Verb, gerund or present participle 动名词和现在分词 ----------------------------- word: to result: TO explain: to 作为介词或不定式格式 ----------------------------- word: keep result: VB explain: Verb, base form 动词基本形式 ----------------------------- word: pace result: NN explain: Noun, singular or mass 常用名词 单数形式 ----------------------------- word: with result: IN explain: Preposition or subordinating conjunction 介词或从属连词 ----------------------------- word: rival result: JJ explain: Adjective 形容词或序数词 ----------------------------- word: Time result: NNP explain: Proper noun, singular 专有名词,单数形式 ----------------------------- word: magazine result: NN explain: Noun, singular or mass 常用名词 单数形式 -----------------------------

2020-06-09

xgboost.dll和xgboost.lib 2020/5/26

2020/5/26下载git代码后自己用vs生成的,包含xgboost.dll, xgboost.lib ,xgboost.exp的文件

2020-05-26

CART回归树 可视化demo.zip

这是一个用python实现的cart回归树(不是调用sklearn的), 可以调整参数,并且打印决策树并用plt展示数据和回归线,demo是回归模型,返回的值是平均值,稍微修改后可以用于分类

2020-05-15

支持向量机(SVM) SMO可视化demo

这是一个svm的demo,可以把每一次更新的图片展示出来,并把alpha等信息打印在控制台, 可以一步一步的看到svm是如何更新的, 并画上sklearn算出来的结果作为比较, 大约迭代5-10次后,结果和sklearn画出来的线高度重合. 用的是 smo算法

2020-04-28

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