python 预测句子概率\ / 张生荣

Python预测分词的实现

目录前言加载模型构建词网维特比算法实战前言在机器学习中,我们有了训练集的话,就开始预测.预测是指利用模型对句子进行推断的过程.在中文分词任务中也就是利用模型推断分词序列,同时也叫解码. ...

"迟到"了一个月的高考终于要来了. 正好我得到了一份山东新高考模拟考的成绩和山东考试院公布的一分一段表,以及过去三年的普通高考本科普通批首次志愿录取情况统计.2020年是山东新高考 ...

初入Python,一开始就被她简介的语法所吸引,代码简洁优雅,之前在C#里面打开文件写入文件等操作相比Python复杂多了,而Python打开.修改和保存文件显得简单得多. 1.打开文件的例子: fi ...

引言近年来,随着技术的发展,机器学习和深度学习在金融资产量化研究上的应用越来越广泛和深入.目前,大量数据科学家在Kaggle网站上发布了使用机器学习/深度学习模型对股票.期货.比特币等金融资产做预测 ...

主要思路 (1)数据选取获取数据的链接为: https://www.basketball-reference.com/ 获取的数据内容为: 每支队伍平均每场比赛的表现统计: 每支队伍的对手平均每场比 ...

目录项目描述项目分析 Show Time Step 1 导入数据 Step 2 分析数据基础统计运算特征观察 Step 3 数据划分 Step 4 定义评价函数 Step 5 模型调优学习曲 ...

什么是目标检测目标检测关注图像中特定的物体目标,需要同时解决解决定位(localization) + 识别(Recognition).相比分类,检测给出的是对图片前景和背景的理解,我们需要从背景中分 ...

本文实例为大家分享了python实现梯度下降和逻辑回归的具体代码,供大家参考,具体内容如下 import numpy as np import pandas as pd import os data ...

Perceptron是用于二进制分类任务的线性机器学习算法.它可以被认为是人工神经网络的第一种和最简单的类型之一.绝对不是"深度"学习,而是重要的组成部分.与逻辑回归相似,它可以快 ...

目录为什么这样一个指标可以衡量分类效果 auc理解 AUC计算方法一方法二实现及验证 AUC(Area under curve)是机器学习常用的二分类评测手段,直接含义是ROC曲线下的面积,如 ...

目录函数原型参数介绍 mode (torch.nn.Module, torch.jit.ScriptModule or torch.jit.ScriptFunction) args (tuple ...

ROC 结果源数据:鸢尾花数据集(仅采用其中的两种类别的花进行训练和检测) Summary features:['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'p ...

深度学习无处不在.在本文中,我们将使用Keras进行文本分类. 准备数据集出于演示目的,我们将使用 20个新闻组数据集.数据分为20个类别,我们的工作是预测这些类别.如下所示: 通常,对于深度 ...

数据探索性分析(EDA) 1. 总览数据概况数据库载入 #coding:utf-8 #导入warnings包,利用过滤器来实现忽略警告语句. import warnings warnings.fil ...

本文实例为大家分享了用简单的神经网络来训练和测试的具体代码,供大家参考,具体内容如下刚开始学习tf时,我们从简单的地方开始.卷积神经网络(CNN)是由简单的神经网络(NN)发展而来的,因此,我们的第 ...

之前在做kaggle比赛时,有个比赛使用AUC来评比的,当时试着画了ROC曲线,结果出来的下图这样的图形.跟平时的ROC曲线差好远,就只有一个点.而别人家的都是很多转折的,为啥我的不一样. 我的图如下 ...

目录一.张量裁剪 1.tf.maximum/minimum/clip_by_value() 2.tf.clip_by_norm() 二.张量排序 1.tf.sort/argsort() 2.tf.m ...

目录质心跟踪算法步骤项目结构使用 OpenCV 实现质心跟踪实现对象跟踪驱动程序脚本限制和缺点目标跟踪的过程: 1.获取对象检测的初始集 2.为每个初始检测创建唯一的ID 3.然后在视频帧 ...

目录摘要: 1.位置损失 2.置信度损失和类损失总结摘要: 神经网络的训练的主要流程包括图像输入神经网络, 得到模型的输出结果,计算模型的输出与真实值的损失, 计算损失值的梯度,最后用梯度下降算 ...

目录前言首先加载需要用的包接下来建模最后我们可以根据模型来预测啦总结前言回归的本质是建立一个模型用来预测,而逻辑回归的独特性在于,预测的结果是只能有两种,true or false 在R ...