垃圾邮件分类 K最近邻居分类器: Accuracy: 93.x% 决策树分类器: Accuracy: 93-94% 朴素贝叶斯分类器: Accuracy: 96.x% Ada-Boost分类器: Accuracy: 96.x% 支持向量机: Accuracy: 97.x% 随机森林分类器: Accuracy: 97-98.x% 调整参数可能会导致结果变化
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google关于embedding的描述视频
2021-03-08 13:06:44 28.21MB embedding NLP machine learning
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cs224n-2017-winter:CS224n的所有讲义,幻灯片和作业:斯坦福大学的“深度学习中的自然语言处理”课程
2021-02-07 12:06:40 219.36MB nlp machine-learning deep-learning stanford-nlp
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斯坦福-张量流教程 该存储库包含课程CS 20:TensorFlow for Deep Learning Research的代码示例。 它会随着课程的进行而更新。 详细的教学大纲和讲义可在找到。 在本课程中,我使用python3.6和TensorFlow 1.4.1。 有关上一年课程的代码和注释,请参阅文件夹2017和网站 有关安装说明和依赖项列表,请参见此存储库的安装文件夹。
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NLP-Models-Tensorflow ,针对NLP问题收集机器学习和tensorflow深度学习模型, Jupyter Notebooks内部的代码简化了100% 。 目录 目的 原始的实现非常复杂,并且对初学者并不友好。 因此,我尝试简化其中的大部分内容。 此外,还有大量尚未发布的文件实施。 因此,随时将其用于您自己的研究! 我将为我没有从头实现的模型附加github存储库,基本上,我会针对不赞成使用的问题复制,粘贴和修复​​这些代码。 Tensorflow版本 仅Tensorflow版本1.13及更高版本,不包括2.X版本。 1.13 <Tensorflow <2.0 pip install -r requirements.txt 内容 接受培训。 精度仅基于10个历元,使用单词位置计算得出。 完整列表(12个笔记本) LSTM Seq2Seq使用主题建模,测试精度为13.22% LSTM Seq2Seq + Luong注意事项使用主题建模,测试准确性为12.39% 采用主题建模的LSTM Seq2Seq + Beam Decoder,测试精度为10.67%
2021-02-03 09:37:05 36.31MB nlp machine-learning embedded deep-learning
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Angular 6 AI 一个小型的AI应用,包含 , 和 。 产品特点 角度6 材料设计 RxJS观察值 对话流AI 聊天机器人 句子 发展 贡献 是否要提交错误,贡献一些代码或改善文档? 随时提出。 学分
2021-02-03 01:07:06 114KB nlp machine-learning google angular
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