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主要方法有:编辑距离、余弦相似度、模糊相似度百分比
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斯坦福tensorflow教程(二) tensorflow相关运算(一)
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大数据入门与实战-Hadoop核心HDFS
数据挖掘作业
自己在使用pandas和numpy处理数据的时候,遇到了很多坑,运用不熟练,在探索的过程中找到以下文章,本来自己想整理这些知识点,但是返现,可能自己写出来的效果差不多,并且以下文章整理很全面,自己挑选了几篇好文章留存插眼。
动态规划算法总结
自然语言处理期刊
Leetcode-Easy 121. Best Time to Buy and Sell Stock
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连续子数组的最大和
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数据结构-栈的定义及python实现
Leetcode-Easy21. Merge Two Sorted Lists
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python实现二叉树的创建和遍历
Leetcode-Easy 461.Hamming Distance
在这篇文章中,我们将要讨论不同的特征提取方法,从一些基本技巧逐步深入学习高级自然语言处理技术。我们也将会学习如何预处理文本数据,以便可以从“干净”数据中提取更好的特征。
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数据结构-顺序表的定义及python实现
自然语言处理(NLP)相关
PDF处理、Tesseract-OCR的介绍
梯度:是一个矢量,其方向上的方向导数最大,其大小正好是此最大方向导数。 关于梯度的更多介绍请看:如何直观形象的理解方向导数与梯度以及它们之间的关系?
章将从线性代数和概率论统计两个角度去分析和解释最小二乘法
CS224n 笔记2-词向量表示:Word2vec(二)
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gensim是一个开源的Python库,用于便捷高效地提取文档中的语义话题。它用于处理原始的、非结构化的电子文本(“纯文本”),gensim中的一些算法,如 Latent Semantic Analysis(潜在语义分析)、 Latent Dirichlet Allocation(潜在Dirichlet分布)、Random Projections(随机预测)通过检查训练文档中的共现实体来挖掘语义结构。
空间向量模型和tf-idf
这篇教程主要讲述了Word2Vec中的skip gram模型,主要目的是避免普遍的浅层介绍和抽象观点,而是更加详细地探索Word2Vec。现在我们开始研究skip gram模型吧
机器学习(六)Sigmoid函数和Softmax函数
机器学习(五)使用Python和R语言从头开始理解和编写神经网络(二)
本篇文章是原文的翻译过来的,自己在学习和阅读之后觉得文章非常不错,文章结构清晰,由浅入深、从理论到代码实现,最终将神经网络的概念和工作流程呈现出来。自己将其翻译成中文,以便以后阅读和复习和网友参考。因时间(文字纯手打加配图)紧促和翻译水平有限,文章有不足之处请大家指正。
CS224n 笔记1-自然语言处理与深度学习简介(二)
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第四周编程作业(二)-Deep Neural Network for Image Classification: Application(三)
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第三周编程作业-Planar data classification with one hidden layer(二)
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