潜在语义分析

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之前做过一些文本挖掘的项目,比如网页分类.微博情感分析.用户评论挖掘,也曾经将libsvm进行包装,写了一个文本分类的开软软件Tmsvm.所以这里将之前做过一些关于文本分类的东西整理总结一下. 1 基础知识 1. 1 样本整理 文本分类属于有监督的学习,所以需要整理样本.根据业务需求,确定样本标签与数目,其中样本标签多为整数.在svm中其中如果为二分类,样本标签一般会设定为-1和1,而在朴素贝叶斯方法中,一般为0和1,但不是固定的,标签的设置和算法本身的性质有关的. 如下面的整理的样本,1为正类

Spark机器学习 <Machine Learning with Spark>书评与作者访谈 1 编程入门 2 准备数据 3 推荐引擎 4 分类模型 5 回归模型 6 聚类模型 7 降维模型 8 文本处理 9 实时学习 示意图 潜在语义分析 推荐算法 分类算法

近年来,Python 在数据科学行业扮演着越来越重要的角色.因此,我根据近来的使用体验,在本文中列出了对数据科学家.工程师们最有用的那些库. 由于这些库都开源了,我们从Github上引入了提交数,贡献者数和其他指标,这可以作为库流行程度的参考指标. 核心库 1. NumPy (提交数: 15980, 贡献者数: 522) 当开始处理Python中的科学任务,Python的SciPy Stack肯定可以提供帮助,它是专门为Python中科学计算而设计的软件集合(不要混淆SciPy库,它是SciPy

Python 近几年在数据科学行业获得了人们的极大青睐,各种资源也层出不穷.数据科学解决方案公司 ActiveWizards 近日根据他们自己的应用开发经验,总结了数据科学家和工程师将在 2017 年最常使用的 Python 库. 核心库 1)NumPy 地址:http://www.numpy.org 当使用 Python 开始处理科学任务时,不可避免地需要求助 Python 的 SciPy Stack,它是专门为 Python 中的科学计算而设计的软件的集合(不要与 SciPy 混淆,它只是这

2.3 确定搜索者意图并交付相关.新鲜的内容 现代商业搜索引擎依赖信息检索(Information Retrieval,IR)科学.这门学科从20世纪中叶就已经存在,当时的检索系统配备在图书馆.研究设施和政府实验室等机构的电脑系统上.搜索系统开发的早期,IR科学家意识到大部分搜索功能都由两个关键部分组成:相关性和重要性(在本章前面已经定义).为了度量这些因素,搜索引擎进行文档分析(包括跨文档概念的语义分析)和链接(或引用)分析.2.3.1 文档分析和语义联系 在文档分析(document ana

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在2016杭州云栖大会的"开发者技术峰会"上,来自阿里巴巴的高级技术专家陈海青带来了题为<基于机器学习的阿里智能助理在电商领域的架构构建与实践>.本次分享主要包括阿里小蜜平台介绍.智能人机交互构建技术实践.挑战与未来三部分. 以下内容根据演讲PPT及现场分享整理. 阿里小蜜平台介绍 当今人工智能的领域是从感知到认知领域发展,将会带来拟人化体验的提升:同时,这也会带来行业模式的变化,应用领域成本的降低.现阶段,自然语言交互型的私人助理已经成为人工智能的热点领域之一,如微软的小