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V2EX 第 158688 号会员,加入于 2016-02-14 07:06:34 +08:00
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glennq 最近回复了
2016-05-09 00:31:36 +08:00
回复了 terence4444 创建的主题 Python i = i +1 写成 i += 1 有什么好处?
前者等价于 i = i.__add__(1),后者等价于 i.__iadd__(1),对于 int 这种不可变对象是没太大区别,但在可变对象的情况下不仅效率可能有较大差别,实际产生的效果也不一样。
2016-04-19 08:50:40 +08:00
回复了 menc 创建的主题 分享创造 有人愿意来一起翻译《Deep Learning》这本书么
如果 LZ 能搞定版权问题我倒是乐意参与
2016-04-18 00:08:56 +08:00
回复了 itlynn 创建的主题 Python Python 的一个坑(元组)? or (多重赋值)?
一样是巧合,不一样才正常
用 scikit-learn. SVC 和 SVR 用了 libsvm
2016-03-09 13:56:04 +08:00
回复了 xiamx 创建的主题 Python 提升 sklearn 上 SVM classifier 的运行速度有什么好途径?
不要多想, sklearn 上的 svm 就是 wrap 了 libsvm 和 liblinear ,很难更快了。说到底 SVM 本来就慢

SVC -> libsvm
LinearSVC -> liblinear
2016-03-04 10:47:48 +08:00
回复了 mikezhang0515 创建的主题 程序员 关于统计语言模型和神经网络语言模型
@mikezhang0515 首先“语言模型(Language Model)”是一个专有名词,主要目的是给定一个句子,能估算出其在这门语言中的出现概率。传统做法一般是 n-gram ,而神经网络一般是用 RNN+LSTM 。
文本分类又是另一个自然语言处理中的问题,一般做法是从每个文本中提取特征,然后就可以用任何有监督学习的方法来做了。至于词向量,你可以认为是给每个词的特征,想办法把这些组合起来变成整个文本的特征,之后就是同一个套路了
2016-03-03 12:03:11 +08:00
回复了 mikezhang0515 创建的主题 程序员 关于统计语言模型和神经网络语言模型
类别判断?语言模型的目的本来就只是给句子一个概率啊
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