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NLPIR深度机器学习的文本分类

NLPIR深度文本分类,可以用于新闻分类、简历分类、邮件分类、办公文档分类、区域分类等诸多方面。此外还可以实现文本过滤,能够从大量文本中快速识别和过滤出符合特殊要求的信息,可应用于品牌报道监测、垃圾信息屏蔽、敏感信息审查等领域。

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你也能与AlphaGo谈笑风生:AlphaGo教学工具上线,2万多变化,37万多步棋

12月11日晚,大家期待已有的 AlphaGo教学工具正式上线了,DeepMind资深研究员黄士杰和DeepMind围棋大使樊麾在Facebook和其新浪微博差不多同一时间发布一条重要消息,谷歌DeepMind团队公布AlphaGo教学工具上线。

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教你用深度学习LSTM网络预测流行音乐趋势(附代码)

一、 LSTM网络原理 1.1 要点介绍 LSTM网络用来处理带“序列”(sequence)性质的数据。比如时间序列的数据,像每天的股价走势情况,机械振动信号的时域波形,以及类似于自然语言这种本身带有顺序性质的由有序单词组合的数据。

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数据挖掘十大经典算法——CART

分类回归树(CART,Classification And Regression Tree)也属于一种决策树, 分类回归树是一棵二叉树,且每个非叶子节点都有两个孩子,所以对于第一棵子树其叶子节点数比非叶子节点数多1。

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数据挖掘十大经典算法——Naive Baye

贝叶斯分类的基础是概率推理,就是在各种条件的存在不确定,仅知其出现概率的情况下,如何完成推理和决策任务。概率推理是与确定性推理相对应的。而朴素贝叶斯分类器是基于独立假设的,即假设样本每个特征与其他特征都不相关。举个例子,如果一种水果其具有红,圆,直径大概4英寸等特征,该水果可以被判定为是苹果。

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数据挖掘十大经典算法——kNN

K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空 间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。

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数据挖掘十大经典算法——AdaBoost

AdaBoost,是英文"Adaptive Boosting"(自适应增强)的缩写,是一种机器学习方法,由Yoav Freund和Robert Schapire提出。

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数据挖掘十大经典算法——PageRank

PageRank,网页排名,又称网页级别、Google左侧排名或佩奇排名,是一种由搜索引擎根据网页之间相互的超链接计算的技术,而作为网页排名的要素之一,以Google公司创办人拉里•佩奇(Larry Page)之姓来命名。

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数据挖掘十大经典算法——EM

最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,又译期望最大化算法)在统计中被用于寻找,依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中,参数的最大似然估计。

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数据挖掘十大经典算法——Apriori

Apriori算法是种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。它的核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里,所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集(简称频集),也常称为最大项目集。

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数据挖掘十大经典算法——Svm

支持向量机,英文为Support Vector Machine,简称SV机(论文中一般简称SVM)。它是一 种监督式学习的方法,它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。

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数据挖掘十大经典算法——k-means

术语“k-means”最早是由James MacQueen在1967年提出的,这一观点可以追溯到1957年 Hugo Steinhaus所提出的想法。1957年,斯图亚特•劳埃德最先提出这一标准算法,当初是作为一门应用于脉码调制的技术,直到1982年,这一算法才在贝尔实验室被正式提出。

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数据挖掘十大经典算法——C4.5

C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3 算法

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探索C语言中的运算符

深入探索C语言中运算符的内容,对各类运算符含义、优先级以及一些易混点做了简单的梳理。还浅谈了关于前置++,后置++,三目运算符等内容,欢迎朋友们来赐教指正。

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从NIPS 2017看AI未来:黄仁勋等提出新方向:机器人不尬聊、AI可学习并预测人类行为

愈来愈热的人工智能的下一步将走向哪里?见仁见智。不过,最好的莫过于在近期美国加州长滩举行的NIPS 2017上寻找答案。这次大会上展示的基于机器深度学习的Demo,比如可以随意与人类沟通互动的MILABOT聊天机器人以及可以学习并预测人类动作的伯克利大学带来的机器人,可以一叶知秋。

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人工神经网络完爆人类的6大领域:看车都能预测选举

来自Venturebeat的盘点,人工智能都在哪些领域超越了人类?

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阿里NIPS 2017论文解读:如何降低TensorFlow训练的显存消耗?

被誉为国际顶级的机器学习和神经网络学术会议NIPS 2017于12月4日-9日在美国加州长滩市举行。在本届会议上,阿里巴巴除有两篇论文入选Workshop并进行Oral和Poster形式报告外,三大技术事业部连续3天在阿里展区举行多场技术研讨会,向5000余名参会人员介绍阿里在机器学习、人工智能领域的技术研究、产品与落地应用。

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2017年中国大数据技术大会举行,云计算受关注

12月7至9日,2017年中国大数据技术大会于在北京隆重举行。作为一项连续举办十年的新技术盛会,中国大数据技术大会已经成为具备国际影响力的技术精英深度分享会,以及大数据行业实践交流的平台。 本届大会的主题为“大数据与智能”,就大数据时代社会各行业的智能化进程和行业实践展开了深入讨论。

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