机器学习与R语言
Python、R、Java、 C++ 等：从业界反馈看机器学习语言趋势
对于开发者来说，掌握什么编程语言能更容易找到机器学习或者数据科学的工作？ 这是个许多人关心的问题，非常实际，也在许多论坛被翻来覆去地讨论过。非常显著的是 “Python 是大趋势”这一论调，似乎它即将在机器学习领域一统天下。那么这种说法到底有几分事实？ 首先要指出的是，大多数对编程语言的讨论都比较主观。比如说，有的开发者（尤其是初学者）会因为一门语言的某个特性很契合自己的使用习惯、用着最顺
日期 2023-06-12 10:48:40
基于机器学习和TFIDF的情感分类算法，详解自然语言处理
摘要：这篇文章将详细讲解自然语言处理过程，基于机器学习和TFIDF的情感分类算法，并进行了各种分类算法（SVM、RF、LR、Boosting）对比 本文分享自华为云社区《[Python人工智能] 二十三.基于机器学习和TFIDF的情感分类（含详细的NLP数据清洗
日期 2023-06-12 10:48:40
机器学习用什么语言？Python可以学机器学习吗？
机器学习可以使用多种编程语言实现，以下是最常用的几种语言： 机器学习用什么语言？ Python：Python是最常用的机器学习语言之一，因为它易于学习和使用，有丰富的机器学习库和工具，例如Scikit-learn, TensorFlow, Keras
日期 2023-06-12 10:48:40深度学习机器学习面试题——自然语言处理NLP,transformer,BERT,RNN,LSTM
深度学习机器学习面试题——自然语言处理NLP,transformer,BERT,RNN,LSTM 提示：互联网大厂常考的深度学习基础知识 LSTM与Transformer的区别 讲一下Bert原理
日期 2023-06-12 10:48:40面向机器学习的自然语言标注.
面向机器学习的自然语言标注 James Pustejovsky Amber Stubbs 著 邱立坤 金澎 王萌 译 图书在版编目（CIP）数据 面向机器学习的自然语言标注 / (美) 詹姆斯·普斯特若夫斯基（James Pustejovsky），安伯·斯塔布斯（Amber Stubbs）著；邱立坤，金澎，王萌译. －北京：机械工业出版社, 2017.1 （O’Rei
日期 2023-06-12 10:48:40
面向机器学习的自然语言标注1.1 语言标注的重要性
基础知识 人们几乎每天都会教计算机去解决一些新的激动人心的问题，这些问题包括如何在国际象棋比赛或“危险边缘”节目译注1中取胜，以及驾驶车辆时的最短路径选择。但仍有大量的问题是计算机不能完成的，特别是在理解人类语言方面。已经证明统计方法是解决这一问题的有效途径，但当可以为机器学习（Machine Learning, ML）算法提供关于数据集所包含信息的数据线索提示而不仅仅是数量巨大的数据时，ML通
日期 2023-06-12 10:48:40
面向机器学习的自然语言标注3.1 语料库分析中的基本概率知识
语料库分析 既然你已经成功地为自己定义的目标建立了一个语料库，那么接下来的一个重要工作就是探究这个语料库包含了哪些信息。本章的目的是为你介绍一些可用于分析语料库的语言学内容的工具。因此，我们将为你介绍各种可用于在语料库上完成各种统计分析的技术和工具。 为此，我们将从语言学的角度介绍一些统计和概率知识。我们称这个领域为语料库分析（corpus analytics）。具体包括以下内容： 如何计算
日期 2023-06-12 10:48:40《机器学习与R语言（原书第2版）》一1.3 机器如何学习
本节书摘来自华章出版社《机器学习与R语言（原书第2版）》一书中的第1章，第1.3节，美] 布雷特·兰茨（Brett Lantz） 著,李洪成 许金炜 李舰 译更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.3 机器如何学习 机器学习的一个正式定义是由计算机科学家Tom M. Mitchell提出的：如果机器能够获取经验并且能利用它们，在以后的类似经验中能够提高它的表现，这就称为机器
日期 2023-06-12 10:48:40《机器学习与R语言（原书第2版）》一2.2 用R管理数据
当处理大量数据集时，面临的挑战包括收集、准备和管理来自各种不同来源的数据。尽管通过学习后面章节中的真实世界的机器学习任务，我们会深入地涉及数据准备、数据清理和数据管理，但本节重点讲述基本的R数据导入和导出功能。 本节书摘来自华章出版社《机器学习与R语言（原书第2版）》一书中的第2章，第2.2节，美] 布雷特·兰茨（Brett Lantz） 著,李洪成 许金炜 李舰 译更多章节内容可以访问云栖社
日期 2023-06-12 10:48:40
《机器学习与R语言（原书第2版）》一2.3 探索和理解数据
本节书摘来自华章出版社《机器学习与R语言（原书第2版）》一书中的第2章，第2.3节，美] 布雷特·兰茨（Brett Lantz） 著,李洪成 许金炜 李舰 译更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.3 探索和理解数据 在收集数据并把它们载入R数据结构以后，机器学习的下一个步骤是仔细检查数据。在这个步骤中，你将开始探索数据的特征和案例，并且找到数据的独特之处。你对数据的理解越
日期 2023-06-12 10:48:40《机器学习与R语言（原书第2版）》一导读
机器学习的核心是将信息转化为具有可行性的情报的算法。这一事实使得机器学习非常适用于当今的大数据时代。如果没有机器学习，要跟上海量的信息数据流几乎是不可能的。 前 言 机器学习的核心是将信息转化为具有可行性的情报的算法。这一事实使得机器学习非常适用于当今的大数据时代。如果没有机器学习，要跟上海量的信息数据流几乎是不可能的。鉴于R不断增长的地位（R是一个跨平台的、零成本的统计编程环境），现在
日期 2023-06-12 10:48:40《NLTK基础教程——用NLTK和Python库构建机器学习应用》——第1章 自然语言处理简介
本节书摘来异步社区《NLTK基础教程——用NLTK和Python库构建机器学习应用》一书中的第1章，作者：Nitin Hardeniya，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 第1章 自然语言处理简介 NLTK基础教程——用NLTK和Python库构建机器学习应用现在，让我们先从介绍自然语言处理（NLP）开始吧。众所周知，语言是人们日常生活的核心部分，任何与语言问题相关的工作都
日期 2023-06-12 10:48:40