文件名称:
classificationOfResidentialRequests:文章的源代码-Source City
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文件大小: 51mb
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上传时间: 2021-03-25
详细说明：分类请求
分类住宅的混合机器学习模型的实施要求在智能城市纸业
当地环境规范
在一台具有以下功能的机器上进行了培训和测试：
Ubuntu 16.04 LTS
英伟达GeForce GTX 1070
CUDA版本：9.0
Cudnn版本：7.3.0
Python版本：3.5.2
Tensorflow-gpu：1.11.0
凯拉斯：2.2.4
介绍
该实现包括本文中描述的所有任务，包括功能工程，混合机器学习，不同的分类器，卷积神经网络模型等。我们将实现分为四个部分：
贝叶斯模型
神经网络模型
特征工程
特征工程处理并将中文文本中的数据集转换为单词向量，作为机器学习模型的输入。
数据预处理
细分为代币
删除标点符号，停用词等。
词法分析（要求，类别，负责部门的描述）
资料分配
功能的信息价值
词嵌入和向量化
使用Word2Vec嵌入单词
使用TF-IDF的词向量
我们开发了一
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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