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  1. 空间向量模型比较文本相似度

  2. 利用空间向量模型比较两文本的文本相似度,请自行Google并下载下载,nltk包,port stemming算法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-02-18
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:zqnzqn
  1. python计算机视觉.pdf

  2. 高清完整版,极力推荐。 第1 章 基本的图像操作和处理 .....................................................................................................1 1.1 PIL:Python 图像处理类库.................................................................................................
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2017-09-22
    • 文件大小:29mb
    • 提供者:donggua209
  1. Python-基于同义词词林知网指纹字词向量向量空间模型的句子相似度计算

  2. self complement of Sentence Similarity compute based on cilin, hownet, simhash, wordvector,vsm models,基于同义词词林,知网,指纹,字词向量,向量空间模型的句子相似度计算。
  3. 所属分类:其它

  1. Python+OpenCV+SVM

  2. 支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二分类模型,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,本文是 OpenCV的简单SVM例程
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2020-05-20
    • 文件大小:14mb
    • 提供者:qq_42635142
  1. News_Search_Engine.zip

  2. 本项目使用python语言+flask框架+sqlite数据库实现了新闻搜索引擎,使用向量空间模型实现新闻检索(将对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算(TF-IDF),且空间中的相似度表达文本的相似度,故以计算向量的相似性度量文档间的相似性),利用Doc2vec实现了新闻推荐。界面主要包括:首页(最新新闻+历史搜索)、检索页(返回检索的新闻数量和内容)、新闻详情页+新闻推荐。运行app.py启动项目,界面美观、代码完整。
  3. 所属分类:网页制作

    • 发布日期:2020-07-17
    • 文件大小:34mb
    • 提供者:qq_40228031
  1. 用Python给文本创立向量空间模型的教程

  2. 主要介绍了用Python给文本创立向量空间模型的教程,比如文中举例将文本中的词频转为量化的矩阵,需要的朋友可以参考下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-22
    • 文件大小:87kb
    • 提供者:weixin_38613154
  1. Python中使用支持向量机SVM实践

  2. 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。 其具有以下特征:    (1)SVM可以表示为凸优化问题,因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值。而其他分类方法都采用一种基于贪心学习的策略来搜索假设空间,这种方法一般只能获得局部最优解。   (2) SVM通过最大化决策边界的边缘来实现控制模型的能力。尽管如此,用户必须提供其他参数,如使用核函数类型和引入松弛变量等。   (
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:59kb
    • 提供者:weixin_38534344
  1. Python中使用支持向量机(SVM)算法

  2. 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。 其具有以下特征:    (1)SVM可以表示为凸优化问题,因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值。而其他分类方法都采用一种基于贪心学习的策略来搜索假设空间,这种方法一般只能获得局部最优解。   (2) SVM通过最大化决策边界的边缘来实现控制模型的能力。尽管如此,用户必须提供其他参数,如使用核函数类型和引入松弛变量等。  
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:118kb
    • 提供者:weixin_38581405
  1. python实现kNN算法

  2. kNN(k-nearest neighbor)是一种基本的分类与回归的算法。这里我们先只讨论分类中的kNN算法。 k邻近算法的输入为实例的特征向量,对对应于特征空间中的点;输出为实例的类别,可以取多类,k近邻法是建设给定一个训练数据集,其中的实例类别已定,分类时,对于新的实例,根据其k个最邻近的训练实例的类别,通过多数表决等方式进行预测。所以可以说,k近邻法不具有显示的学习过程。k临近算法实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分,并作为其分类的“模型” k值的选择,距离的度量和分类决策规
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:96kb
    • 提供者:weixin_38746951
  1. 用Python给文本创立向量空间模型的教程

  2. 我们需要开始思考如何将文本集合转化为可量化的东西。最简单的方法是考虑词频。 我将尽量尝试不使用NLTK和Scikits-Learn包。我们首先使用Python讲解一些基本概念。 基本词频 首先,我们回顾一下如何得到每篇文档中的词的个数:一个词频向量。   #examples taken from here: http://stackoverflow.com/a/1750187 mydoclist = ['Julie loves me more than Linda loves me', 'J
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:89kb
    • 提供者:weixin_38694674
  1. 潜在语义分析(LSA)的原理讲解以及python实现

  2. 在传统的文本信息处理中,以单词向量表示文本的语义内容,以单词向量空间的度量来表示文本之间的语义近似度。这种方法不能准确表示语义。 潜在语义分析试图从大量的文本数据中发现潜在的话题,以话题向量来表示文本的语义内容,以话题向量的空间度量更准确地表示文本之间的语义相似度。 潜在语义分析使用的是非概率的话题分析模型,具体来说,就是将文本集合表示为单词-文本矩阵,对单词-文本矩阵进行奇异值分解,从而得到话题向量空间,以及文本在话题向量空间的表示。可采用的矩阵分解方法有:奇异值分解、非负矩阵分解。 给定一个
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-06
    • 文件大小:110kb
    • 提供者:weixin_38689338
  1. Vector-Space-Retrieval-Model-COL764-源码

  2. 向量空间检索(VSM)模型 已实施此向量空间检索模型,以评估TREC的小型基准文档集合上的算法,该模型已由NLTK / StanfordNLP进行了预处理。小规模数据集还包含TREC主题(即查询)的一部分及其对这些文档的判断(即qrels)。 这三个代码(invidx.py,printdict.py和vecsearch.py​​)都使用以下基本的python库/包-os,string,math,pickle和xml.etree.ElementTree。 用法 程序将按以下顺序执行-invidx.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-22
    • 文件大小:45mb
    • 提供者:weixin_42098892
  1. sentence-transformers:BERT和XLNet的句子嵌入-源码

  2. 句子转换器:使用BERT / RoBERTa / XLM-RoBERTa&Co.和PyTorch的多语言句子嵌入 该框架提供了一种简单的方法来计算句子和段落的密集向量表示形式(也称为句子嵌入)。 这些模型基于诸如BERT / RoBERTa / XLM-RoBERTa等的转换器网络,并经过专门调整以有意义的句子嵌入,以使具有相似含义的句子在向量空间中接近。 我们为100多种语言提供了越来越多的,并针对各种用例进行了微调。 此外,该框架允许轻松,以在您的特定任务上实现最佳性能。 有关完整文档
  3. 所属分类:其它

  1. SearchingSystem:python实现的基于倒排索引和向量空间模型实现的信息检索系统-源码

  2. 信息检索系统 利用倒排索引和向量空间模型实现的信息检索系统。 完成工作: 带位置信息的倒排索引 转化空间模型 TOP K查询 BOOL查询 初步查询 拼写矫正 名词查询 拼写矫正(以下) 运行 环境要求:python3 在初次运行程序前请下载词干还原依赖的语料库 在SearchSystem/main.py中已经注释掉下载语料库的命令 nltk . download ( "wordnet" ) nltk . download ( "averaged_perceptron_tagger" ) nlt
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:65mb
    • 提供者:weixin_42144554
  1. RayTracing:Coleman 2011年论文的Python实现-源码

  2. 光线追踪 Coleman 2011年论文的Python实现。 文件夹的结构在下面定义。 所有向量都将按照(r,theta,phi)=(径向,极地,方位角)的ISO约定在球坐标中存储和使用 示踪剂 包含用于跟踪广义射线的核心代码的文件。 输入项 已知参数:射线的起点和终点 电离层模型:在给定坐标系中空间位置的情况下返回电子密度的函数 磁场:当在坐标系中的空间位置调用时返回地球磁场的类 初始路径:代表给定起点和终点以及大气参数的离子路径的路径类别 Layers.py 给定所需输入参数的文件,该文
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-28
    • 文件大小:362kb
    • 提供者:weixin_42162978
  1. 模式:用于Python的Web挖掘模块,具有用于抓取,自然语言处理,机器学习,网络分析和可视化的工具-源码

  2. 模式 模式是Python的网络挖掘模块。 它具有用于以下目的的工具: 数据挖掘:Web服务(Google,Twitter,Wikipedia),Web搜寻器,HTML DOM解析器 自然语言处理:词性标记,n-gram搜索,情感分析,WordNet 机器学习:向量空间模型,聚类,分类(KNN,SVM,Perceptron) 网络分析:图形中心和可视化。 它有据可查,经过350多个单元测试的全面测试,并随附50多个示例。 源代码已根据BSD获得许可。 例 本示例在使用Python 3从T
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:30mb
    • 提供者:weixin_42109598
  1. 线性分类器数学基础+Python中的Fisher判别+Iris数据集

  2. 目录线性分类的数学基础python代码完成Fisher判别的推导Iris数据集数据可视化relplotjointplotdistplotboxplotviolinplotpairplot构建模型 线性分类的数学基础 1.假设对一模式记抽取n个特征,表示为: X=(x1,x2,x3,…,xn)TX=(x_1,x_2,x_3,…,x_n)^TX=(x1​,x2​,x3​,…,xn​)T X是n维空间的一个向量 例如图:三类的分类问题,们的边界线就是一个判别函数 2.用判别函数进行模式分类,取决两个
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-21
    • 文件大小:93kb
    • 提供者:weixin_38677806
  1. python实现感知机线性分类模型示例代码

  2. 前言 感知器是分类的线性分类模型,其中输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1或-1的值作为正类或负类。感知器对应于输入空间中对输入特征进行分类的超平面,属于判别模型。 通过梯度下降使误分类的损失函数最小化,得到了感知器模型。 本节为大家介绍实现感知机实现的具体原理代码: 运 行结果如图所示: 总结 以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对软件开发网的支持。 您可能感兴趣的文章:
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:145kb
    • 提供者:weixin_38577551
  1. python通过BF算法实现关键词匹配的方法

  2. 本文实例讲述了python通过BF算法实现关键词匹配的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下: 复制代码 代码如下:#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 # filename BF import time “”” t=”this is a big apple,this is a big apple,this is a big apple,this is a big apple.” p=”apple” “”” t=”为什么叫向量空间模型呢?其实我们可以把
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:49kb
    • 提供者:weixin_38697471
  1. python K近邻算法的kd树实现

  2. k近邻算法的介绍 k近邻算法是一种基本的分类和回归方法,这里只实现分类的k近邻算法。 k近邻算法的输入为实例的特征向量,对应特征空间的点;输出为实例的类别,可以取多类。 k近邻算法不具有显式的学习过程,实际上k近邻算法是利用训练数据集对特征向量空间进行划分。将划分的空间模型作为其分类模型。 k近邻算法的三要素 k值的选择:即分类决策时选择k个最近邻实例; 距离度量:即预测实例点和训练实例点间的距离,一般使用L2距离即欧氏距离; 分类决策规则。 下面对三要素进行一下说明:
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:84kb
    • 提供者:weixin_38638309
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