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搜索资源列表

  1. 大数据智能：互联网时代的机器学习和自然语言处理技术

  2. 大数据智能：互联网时代的机器学习和自然语言处理技术

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-11-01
    • 文件大小：66mb
    • 提供者：readboy2012

  1. SoftwareStoryPointsPrediction:该项目将提供有关如何通过自然语言处理和机器学习从文本描述中自动估计每个软件任务的故事点的背景知识。-源码

  2. 机器学习和自然语言处理的敏捷开发中的软件工作量预测 软件开发项目的成功除其他因素外，还取决于项目和时间管理。用于帮助敏捷软件开发的时间管理和估计项目时间表的一种流行方法是估计故事点数，该故事点数表示每个单个软件问题或请求的开发工作量（以工时为单位）。在本文中，我们探索了各种文本向量化机器学习技术，以预测以故事点数衡量的软件开发工作量。我们的结果表明，该问题可以表述为分类问题或回归问题，并可以通过监督学习成功解决。此外，我们的几种回归模型比以前的文献具有更高的准确性。我们还证明，与一般的半监督学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：993mb
    • 提供者：weixin_42161497

  1. retail_products_ensemble_deep_learning:结合计算机视觉和自然语言处理模型进行多类别预测-源码

  2. 结合计算机视觉和自然语言处理进行学习，以实现零售产品的多类预测 该项目使用零售产品的图像数据和文本描述将它们分类为21种不同的零售类型。图像数据是从获得的。经典机器学习和深度学习都得到了应用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：577kb
    • 提供者：weixin_42131890

  1. Disaster-Response-Pipeline:创建了自然语言处理（NLP）机器学习管道，以根据发送者传达的需求对真实的用户紧急消息进行分类-源码

  2. 目录 项目动机 灾害响应管道项目 该项目的目标是对灾难事件期间从图八提供的数据集中发送的合法消息进行分类。 它要求我们建立机器学习管道，以根据发送方实时传达的需求对紧急消息进行分类。 特定的机器模型是自然语言处理（NLP）模型。 该项目分为三个主要部分： 构建ETL管道以提取数据，清理数据并将其存储到SQlite数据库中。 构建ML模型以训练分类器将消息置于最准确的类别中。 运行该应用程序以实时显示模型的准确性和结果。 结果汇总 该Web应用程序能够对发送的消息进行分类，并将其置于最合适

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_42143806

  1. Data-science-Portfolio:该存储库的目的是自我激励，并跟踪我的机器学习，自然语言处理和数据科学相关工作的进展-源码

  2. 数据科学组合 关于 该存储库的目的是自我激励，并跟踪我的机器学习，自然语言处理和数据科学相关工作的进展 目录 关于 目录 文章 编程展示 监督机器学习 无监督机器学习 深度学习 自然语言处理 课程与证书 专案 接触 文章 标题 关联 公开日期 机器学习算法中特定损失函数的概率证明 4.02.2021 编程展示 监督机器学习 算法 描述 执行 单变量线性回归 使用Pyhton从头开始进行单变量线性回归 多元线性回归 从零开始使用Pyhton进行多元线性回归 局部加权回归 使用Pyhton从草稿进行

  3. 所属分类：其它

  1. RNN在自然语言处理中的应用及其PyTorch实现

  2. 本文来自于csdn，本文从人工智能的介绍入手，了解机器学习和深度学习的基础理论，并学习如何用PyTorch框架对模型进行搭建。对于人类而言，以前见过的事物会在脑海里面留下记忆，虽然随后记忆会慢慢消失，但是每当经过提醒，人们往往能够重拾记忆。在神经网络的研究中，让模型充满记忆力的研究很早便开始了，SarathaSathasivam于1982年提出了霍普菲尔德网络，但是由于它实现困难，在提出的时候也没有很好的应用场景，所以逐渐被遗忘。深度学习的兴起又让人们重新开始研究循环神经网络（Recurrent

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：262kb
    • 提供者：weixin_38656064

  1. 机器学习和自然语言处理

  2. 首先我们要意识到预处理的重要性。在大数据的背景下，越来越多的非结构化半结构化文本。如何从海量文本中抽取我们需要的有价值的知识显得尤为重要。另外文本格式常常不一，诸如：pdf，word，excl，xml，ppt，txt等常见文件类型你或许经过一番周折还是有办法处理的。倘若遇到database，html，邮件，RTF,图像，语音等文件，你是否素手无策了。基于此本文总结ApacheTika内容抽取工具，其强大之处在于可以处理各种文件，另外节约您更多的时间用来做重要的事情。Tika是一个内容分析工具，自

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：669kb
    • 提供者：weixin_38663733

  1. lxmls-toolkit：机器学习应用于里斯本机器学习暑期学校中使用的自然语言处理工具包-源码

  2. LxMLS 2019 用于自然语言处理的机器学习工具包。 为里斯本机器学习暑期学校（lxmls.it.pt）撰写。 这涵盖 科学的Python和数学背景 线性分类器 序列模型 结构化预测 语法和解析 深度学习中的前馈模型 深度学习中的序列模型 强化学习 用于自然语言处理的机器学习工具包。 为 学生须知 使用不是这个！ 用Anaconda或pip安装 如果您不熟悉Python，最简单的方法是使用Anaconda处理您的软件包，只需转到 https://www.anaconda.com/downl

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：24mb
    • 提供者：weixin_42102272

  1. 灾难事件：通过Google Colab，结合朴素贝叶斯（NaïveBayes）和自然语言处理功能，我们将来自直接消息，社交发布和新闻报道的消息分类为灾难类别。 使用Tableau在表格中可视化趋势和预测结果-源码

  2. 结合使用朴素贝叶斯（NaïveBayes）的自然语言处理对传入的灾难消息进行分类： 概述： 通过Google Colab和朴素贝叶斯（NaïveBayes）使用自然语言处理，我们将来自直接消息，社交发布和新闻报道的消息分类为灾难类别。 使用Tableau在表格中可视化趋势和预测结果。 数据： 此数据集包含30,000条消息，这些消息是从灾难事件中提取的，包括地震，洪水，暴风雨，新闻报道，社交媒体和直接消息。 这些消息跨越了多年，发生了数百场不同的灾难。 数据已使用与灾难响应相关的36种不同类

  3. 所属分类：其它

  1. marvin：网络应用程序，它使用机器学习和自然语言处理的概念，以高效，自动的方式自动生成主观或客观测试并评估用户的响应，而无需任何人工干预-源码

  2. MARVIN-智能考试系统 进行考试和答题纸评估是评估学术成就，思想整合和回忆能力的繁忙测试工具，但是要人工生成问题和评估响应是昂贵，费时和费时的。 手动评估答题纸会占用大量教师的宝贵时间，因此是一个昂贵的过程。 同样，与纸张泄漏有关的不同安全问题也是需要克服的其他挑战之一。 该项目旨在使用机器学习，自然语言工具包（NLTK），python环境，flask框架和网络技术构建自动考试系统，以提供一种廉价的替代当前考试系统的方法。 我们实现了一个模型，可自动生成带有相应答案的问题并评估用户的回答。

  3. 所属分类：其它

  1. eea.corpus：通过spaCy，Textacy和pyLDAvis以及其他有用的NLP算法对EEA语料库进行机器学习和自然语言处理-源码

  2. EEA语料库（Alpha阶段） 该docker图像基于spaCy，Textacy，pyLDAvis和其他文件，以分析EEA语料库（所有已发布的EEA文档的集合）或带有文本列的任何其他CSV文件。 它提供了许多可以在EEA语料库或其一部分上运行的机器学习和自然语言处理算法。 想法是在可能的情况下通过REST API提供这些方法。 当前功能 编写文本转换管道以准备语料库 首先上传CSV文件，然后使用“创建语料库”按钮进入管道组成页面。 通过pyLDAvis创建和可视化主题模型。 通过称为的文

  3. 所属分类：其它

  1. texar：TensorFlow中用于机器学习，自然语言处理和文本生成的工具包。 这是CASL项目的一部分：http：casl-project.ai-源码

  2. Texar是一个工具包，旨在支持广泛的机器学习，尤其是自然语言处理和文本生成任务。 Texar提供了易于使用的ML模块和功能库，用于组成任何模型和算法。 该工具是为研究人员和从业人员设计的，用于快速原型制作和实验。 Texar最初是开发的，由和与其他机构合作积极贡献。 维护此存储库的镜像。 主要特点 两种版本，（大多数）相同的接口。 Texar-TensorFlow（此）和具有大多数相同的接口。 两者都进一步结合了TF和PyTorch的最佳设计： PyTorch约定中的接口和变量共享 TF约

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    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：1019kb
    • 提供者：weixin_42118056

  1. spago：Go中独立的机器学习和自然语言处理库-源码

  2. 如果您喜欢该项目，请★给此存储库加注星标以表示支持！ :star-struck: 用纯Go语言编写的机器学习库，用于支持自然语言处理中的相关神经体系结构。 spaGO是独立的，因为它使用自己的轻量级计算图框架进行训练和推理，从头到尾都易于理解。 用法 要求： 克隆此仓库或获取库： go get -u github.com/nlpodyssey/spago spaGO支持两个主要用例，下面将对其进行详细说明。 CLI模式 可以利用几个程序来浏览spaGO中当前的NLP功能。 现在是演示列

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  1. 自然语言处理专业化：此存储库包含Coursera上的deeplearning.ai提供的我的课程，作业和自然语言处理专业化幻灯片。-源码

  2. 自然语言处理专业 自然语言处理（NLP）使用算法来理解和操纵人类语言。 这项技术是机器学习中应用最广泛的领域之一。 随着AI的不断扩展，对熟练构建模型的专业人士的需求也将不断增加，这些模型可以分析语音和语言，揭示上下文模式并从文本和音频中产生见解。 本专业将为您提供构建前沿的NLP系统所需的最先进的深度学习技术。 在本专业课程结束时，您将准备设计用于执行问题解答和情感分析的NLP应用程序，创建用于翻译语言和摘要文本的工具，甚至构建聊天机器人。 本专业适用于机器学习或人工智能的学生以及希望深入了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：381mb
    • 提供者：weixin_42137723

  1. Basic4AI：机器学习，深度学习，自然语言处理等人工智能基础知识总结-源码

  2. 说明 机器学习，深度学习，自然语言处理基础知识总结。 目前主要参考李航老师的《统计学习方法》一书，也有一些内容例如XGBoost ，聚类，深度学习相关内容， NLP相关内容等是书中未提及的。 由于github的markdown解析器不支持latex，因此笔记部分需要在本地使用Typora才能正常浏览，也可以直接访问下面称为的博客链接。 文档文件夹下为笔记，代码文件夹下为代码，数据文件夹下为某些代码所使用的数据集，图像文件夹下为笔记部分所用到的图片。 由于时间和能量有限，部分代码来自github

  3. 所属分类：其它

  1. MachineLearning-DeepLearning-NLP-LeetCode-StatisticalLearningMethod-TensorFlow：最近在学习机器学习，深度学习，自然语言处理，统计学习方法等知识，理论学习主要根据自

  2. 机器学习-深度学习-NLP-LeetCode-统计学习方法 最近在学习机器学习，深度学习，自然语言处理，统计学习方法等知识，理论学习主要根据来进行学习，上面有很详细的入门，实战及进阶知识，相信你会喜欢的，欢迎点赞。在学习理论的同时，决定自己将学习的相关算法使用Python实现一遍，并结合GitHub上相关大牛的代码进行改进，本项目会不断的更新相关算法，欢迎星级，分叉和关注。主要包括： 1.吴恩达Andrew Ng老师的机器学习课程个人笔记2.deeplearning.ai（吴恩达老师的深度学习课

  3. 所属分类：其它

  1. texar-pytorch：将TF的最佳功能集成到PyTorch中，用于机器学习，自然语言处理和文本生成。 这是CASL项目的一部分：http：casl-project.ai-源码

  2. Texar-PyTorch是一个工具包，旨在支持广泛的机器学习，尤其是自然语言处理和文本生成任务。 Texar提供了易于使用的ML模块和功能库，用于组成任何模型和算法。 该工具是为研究人员和从业人员设计的，用于快速原型制作和实验。 Texar-PyTorch最初开发，由和与其他研究所合作积极贡献。 维护此存储库的镜像。 Texar-PyTorch将TensorFlow的许多最佳功能集成到PyTorch中，提供了优于PyTorch本机模块的高度可用和可定制的模块。 主要特点 两种版本，（大多数）

  3. 所属分类：其它

  1. hgwxx7：使用Python和Julia进行数据科学，机器学习，自然语言处理和深度学习-源码

  2. 回购大量ML和DL算法的工作样本，并提供指向实际数据或样本数据的链接。 创建于：Praveen TN 伸出手：iVanPeer 琐事 宽松主义：在概率争议中的一种观点，即在自由与法律之间的冲突中，关于自由的稍有可能的论点足以为行动奠定基础 概率论：一种理论，即不可能确定性，尤其是在科学中，并且概率足以支配信念和行动 抽象化 哲学家的豆这少数几个豆是白色的这个袋子里大多数豆是白色的因此，这些豆可能是从另一个袋子中取出的这是一个假设推论！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：138mb
    • 提供者：weixin_42122340

  1. AI-Job-Recommend：国内公司人工智能方向（含机器学习，深度学习，计算机视觉和自然语言处理）职位的招聘信息（含全职，实习和校招）-源码

  2. AI-Job-Recommend：国内公司人工智能方向（含机器学习，深度学习，计算机视觉和自然语言处理）职位的招聘信息（含全职，实习和校招）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：599kb
    • 提供者：weixin_42128537

  1. 机器学习和自然语言处理

  2. 首先我们要意识到预处理的重要性。在大数据的背景下，越来越多的非结构化半结构化文本。如何从海量文本中抽取我们需要的有价值的知识显得尤为重要。另外文本格式常常不一，诸如：pdf，word，excl，xml，ppt，txt等常见文件类型你或许经过一番周折还是有办法处理的。倘若遇到database，html，邮件，RTF,图像，语音等文件，你是否素手无策了。基于此本文总结Apache Tika内容抽取工具，其强大之处在于可以处理各种文件，另外节约您更多的时间用来做重要的事情。Tika是一个内容分析工具，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：669kb
    • 提供者：weixin_38731553
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