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pure-predict：纯Python中的机器学习预测

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DocSum 使用BART或PreSumm机器学习模型自动汇总文档（或纯文本）的工具。 BART （ ）是截至02/02/2020的最新文本摘要。 它是“以降噪为预训练目标进行训练的序列到序列模型”（）。 PreSumm （文本汇总）通过使用“基于BERT的新颖文档级编码器，能够表达文档的语义并获得其句子的表示形式”，将BERT（来自变形器的双向编码器表示形式）应用于文本汇总。 BERT在撰写本文时表示“预训练语言模型的最新化身，该模型最近已推进了广泛的自然语言处理任务”（）。 任务 将PDF转换为XML，然后使用使用每个text元素的font属性解释该XML文件。 使用 python库

MultiWOZ 多域绿野仙踪数据集（MultiWOZ），是跨多个领域和主题的全人类书面对话的完整标签集合。 对话的大小为1万个，比以前所有带注释的面向任务的语料库大至少一个数量级。 感谢在上提供了最新的，经过纠正的数据集版本。 可在上获得新的，更正后的数据集版本。 可在以下访问EMNLP出版物中使用的数据集： 可在以下位置访问ACL发布中使用的数据集： 数据结构 如果该域允许，则包含3406个单域对话（包括预订），以及包含至少2个（最多5个域）的7,032个多域对话。 为了增强结果的可重复性，将语料库随机分为训练，测试和开发集。 测试和开发集各包含1k个示例。 即使所有对话都是连贯的，但其中一些对话并未按照任务描述来完成。 因此，验证和测试集仅包含完全成功的对话，因此可以对模型进行公平的比较。 在验证和测试集中没有来自医院和警察领域的对话。 每个对话都包含一个目标，多个用

本文探讨了三种用于天气预报的机器学习模型，即支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN) 和基于时间序列的循环神经网络 (RNN)。 它还讨论了为取得成果而采取的步骤。 RNN 使用时间序列以及线性 SVC 和五层神经网络来预测天气。 根据预测值和实际值之间的均方根误差对这些模型的结果进行分析和比较。 对于天气预报，本文使用 Pandas、NumPy、Keras、Git、Matplotlib、TensorFlow、Anaconda 和 Google Cloud Services。 发现基于时间序列的 RNN 在预测天气方面做得最好

全色锐化-PCA 使用 PCA 进行多光谱图像全色锐化 这是如何使用线性主成分分析执行全色锐化的示例。 将imshow应用于计算的图像矩阵所产生的图形包含在fig目录下。 有关分步说明，请参阅我的博客文章。 实现是在Matlab中。 随意使用和改进！

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