Multi-Label-Text-Classification:Kaggle有毒评论挑战-源码
多标签文本分类
Kaggle有毒评论挑战
随着可用数据的不断增加，迫切需要对数据进行组织，而现代分类问题通常涉及与单个实例同时关联的多个标签的预测。 这种称为多标签分类的任务就是这样的任务，它在许多现实世界中的问题中无所不在。
在这个项目中，以Kaggle问题为例，我们探索了多标签分类的不同方面。
该项目的鸟瞰图：
第1部分：多标签分类概述。
第2部分：问题定义和评估指标。
第3部分：探索性数据分析（EDA）。
第4部分：数据预处理。
第5部分：多标签分类技术。
有关此项目的详细博客，请参见[ ]
文件下载
评论信息
其他资源
- 清华大学-高等数值分析-实验1-希尔伯特阵求解
- Steven Tadelis - Game Theory. An Introduction
- STM32F10x_SPI与I2S固件库中文手册（中文高清）
- 冒泡排序MFC实现
- 最优最差算法
- 最简单的串口通信上位机（VS2019 C#）
- maxwell中的HFSS场计算器使用指南
- UFMC matlab code
- 我的程序中用到的数据
- segyviewer.exe
- TCP/IP协议族 (TCP/IP Protocol Suite)PDF第4版
- STM32输出SPWM
- 测量学课件 12第十二章 工民建筑中的施工测量.ppt
- MATLAB源码集锦-森林火灾和气体扩散的matlab元胞自动机模拟代码
- 隐马尔科夫模型检测LDoS攻击方法的研究
- 51校友录页面.doc
- MifareClassicTool-4.0.2.apk
- Demo3d入门基础PPT
- 极路由3原厂固件
- zip破解字典
- Angularjs+ui-router
- 计算机系统结构大学期末复习资料题库含答案
- AI游戏引擎程序设计.pdf (中文版)
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明