NLP自然语言处理Gensim词向量word2vec常见应用
Gensim是一个用于自然语言处理（NLP）的开源 Python 库，它可以帮助你进行文本处理。Gensim有许多优秀的特性，使它成为进行NLP文本处理的理想选择。 其中一个原因是Gensim提供了丰富的文本处理功能。例如可以使用Gensim进行文本分词、词干提取、词性标注、句法分析、主题建模等。这些功能对于进行文本分析和挖掘信息都非常有用。 另一个原因是Gensim非常易于使用。它提供了简单而直接...
PGL 系列（四）词向量 CBOW
环境 python 3.6.8 paddlepaddle-gpu 2.3.0 numpy 1.19.5 一、CBOW 概念 CBOW：通过上下文的词向量推理中心词 在CBOW中，先在句子中选定一个中心词，并把其它词作为这个中心词的上下文。 如 上图 CBOW所示，把“spiked”作为中心词，把“Pineapples、are、and、yellow”作为中心词的上下文。在学习过程中，使用上下文的词向量...
【lssvm回归预测】基于灰狼算法优化最小支持向量机GWO-LSSVM数据预测模型含Matlab源码
) title('预测图') ylabel('函数输出') xlabel('样本') hold off toc %计算时间 ⛄ 运行结果 ⛄ 参考文献 [1]顾凯冬. 基于灰狼算法优化最小二乘支持向量机的调制信号识别研究[D]. 南京邮电大学. [2]伍轶鸣, 孙博文, 成荣红,等. 基于灰狼算法的LSSVM模型预测凝析气藏露点压力研究[J]. 西安石油大学学报：自然科学版, 2020, 35(2...
机器学习强基计划7-3：详细推导学习向量量化LVQ算法(附Python实现)
目录 0 写在前面 1 有监督聚类 2 算法流程 3 Python实现 3.1 初始化原型向量 3.2 迭代更新原型向量 3.3 更新簇划分 3.4 可视化 0 写在前面 机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖，由本人...
<二>vector向量容器
底层数据结构:动态开辟的数组,每次以原始空间2倍扩容vectorvec.insert(iterator,20);在迭代器指定位置插入元素,花费的时间和需要移动的元素个数有关O(N),可能导致容器扩容删除vec.pop_back();末尾删除元素 O(1)vec.erase(iterator);删除迭代器指定的位置的元素, 花费的时间和需要移动的元素个数有关O(N)查询operator[]...
负荷预测|一种改进支持向量机的电力负荷预测方法研究（Matlab代码实现）
湿度等）、 节假日、 工业区域条件、 无估计事件以及管理和政策上的影响， 这些无疑增加了负荷预测的难度。 因此， 采取适当的预测技术， 科学准确地预测电力负荷发展趋势， 有着十分重要的意义。 2 支持向量机算法 3 算例及运行结果 部分代码： % 清空环境变量close all;clear all;clc;format compact;%% 数据的提取和预处理...
【Python自然语言处理】文本向量化处理用户对不同类型服装评论问题（超详细 附源码）
下面以文本向量化为目标，举例说明基于不同模型的实现过程，使用的数据集的主题是用户对不同类型的女性服装的评论，总共有23485条记录 实现步骤如下 一、导入库文件 首先导入需要的库文件，本实例设计词频-逆文档模型，N元模型以及词袋模型，并利用混淆矩阵直观描述各模型的预测能力 代码如下 import gensimimport nltkfrom sklearn.model_selection impo...
【Tensorflow深度学习】优化算法、损失计算、模型评估、向量嵌入、神经网络等模块的讲解（超详细必看）
算标签和预测值之间的交叉熵。 （6）SparseCategoricalCrossentropy类: 原理与CategoricalCrossentropy类似，比较适用于有两个及以上标签类别的场景 四、向量嵌入 机器学习模型将向量作为输入，因此在将字符串输入模型之前需要将字符串转换为数值向量，也称为词嵌入。词嵌入提供了一种高效表示的方法，其中相似的词具有相似的编码，在处理大型数据集时，通常会看到多维的词...
深度学习-支持向量机（SVM）
1. 简介 在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类(异常值检测)以及回归分析。SVM算法中，我们将数据绘制在n维空间中（n代表数据的特征数），然后查找可以将数据分成两类的超平面。SVM一般只能 用 在 二 分 类 问 题 \color{blue}{用在二分类问题} 用在二分类问题，对于多类问题效果不好。 SV...
【机器学习】支持向量回归
支持向量回归 支持向量回归（support vector regression，SVR）是指，将支持向量机的思想推广到回归问题中。与传统回归模型类似，支持向量回归以 w w w 和 b b b 为待确定的模型参数，希望模型输出 f ( x ) f(x) f(x) 与真实输出 y y y 之间的差值对应的损失尽可能小；不过，在传统回归模型中，当且仅当 f ( x ) f(x) f(x) 与 y y y...