用Python进行地质记录数据机器学习 使用Python中的机器学习（ML）技术分析了美国堪萨斯州一口井的地质测井数据。 对数据进行了概述，清理和分析，以发现重要的模式和关系，通过这些关系和关系我们发现了测井曲线之间的关系以及地层类型与测井曲线之间的关系。 使用此方法，当我们拥有该地区的先验地质知识后，就可以避免使用与地层类型相关或没有相对重要性的测井记录。 而且，一旦使用ML算法训练了数据，就可以成功地进行地层类型的预测。

IE598金融学机器学习，2018秋季，伊利诺伊大学香槟分校 马克最终小组项目 作者：约瑟夫·洛斯（Joseph Loss），杨若中，徐凤凯，冯彪和段玉辰 型号概要： 探索性数据分析 预处理，特征提取，特征选择 模型拟合和评估，（您至少应拟合3种不同的机器学习模型） 超参数调整 组装 IE598金融学机器学习，2018年秋季最终小组项目 作者：约瑟夫·洛斯（Joseph Loss），杨若中，徐凤凯，冯彪和段玉辰

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GPT-2的中文预训练模型。GPT-2是逆天的语言AI模型，编故事以假乱真，问答翻译写摘要都行。问世之后横扫各大语言建模任务，引发了大量关注以及研究者跟进研究。

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The Machine Learning Pipeline 10 Data 11 Tasks 11 Models 12 Features 13 2. Basic Feature Engineering for Text Data: Flatten and Filter. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 Turning Natural Text into Flat Vectors 15 Bag-of-words 16 Implementing bag-of-words: parsing and tokenization 20 Bag-of-N-Grams 21 Collocation Extraction for Phrase Detection 23 Quick summary 26 Filtering for Cleaner Features 26 Stopwords 26 Frequency-based filtering 27 Stemming 30 Summary 31 3. The Effects of Feature Scaling: From Bag-of-Words to Tf-Idf. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 Tf-Idf : A Simple Twist on Bag-of-Words 33 Feature Scaling 35 Min-max scaling 35 Standardization (variance scaling) 36 L2 normalization 37 iii www.it-ebooks.info Putting it to the Test 38 Creating a classification dataset 39 Implementing tf-idf and feature scaling 40 First try: plain logistic regression 42 Second try: logistic regression with regularization 43 Discussion of results 46 Deep Dive: What is Happening? 47