Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性，这里就为大家分享几个不错的数据分析工具。Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等，以下是第三方扩展库的简要介绍：PandasPandas是
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编程语言 时间：
2020-07-01 20:37:12
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1.数据类型 如何表示string? One-hot [0,1,0,0,...] Embedding Word2vec，glove 类型推断 1 #type check 2 a=torch.randn(2,3) 3 print(a.type()) #torch.FloatTensor 4 print ...
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2020-06-30 22:34:26
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1.word2vec词向量原理解析 word2vec，即词向量，就是一个词用一个向量来表示。是2013年Google提出的。word2vec工具主要包含两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词袋模型（continuous bag of words，简称CBOW），以及两种高效训练的方法：负采 ...
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2020-06-28 15:07:37
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DeepWalk 与词嵌入类似，图嵌入基本理念是基于相邻顶点的关系，将目的顶点映射为稠密向量，以数值化的方式表达图中的信息，以便在下游任务中运用。 Word2Vec根据词与词的共现关系学习向量的表示，DeepWalk受其启发。它通过随机游走的方式提取顶点序列，再用Word2Vec模型根据顶点和顶点的 ...
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2020-06-27 16:16:29
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不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海！每天一点点，以达到积少成多之效！ word2vec 概念，数学原理理解 1.数据集 Kaggle上的电影影评数据，包括unlabeledTrainData.tsv，labeledTrainData.tsv，testData.tsv三个文件 Strange th ...
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2020-06-24 23:51:31
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1.word2vec模型 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27234078 讲的非常好！ 这里说到了上面的这个结论，我的理解是，学习到的kitten和cat在空间中会更接近吗？难道只能通过和其他词的平行四边形才ok？？ 嗯，后面说了，训练的嵌入向量也会非常地相似。 skip ...
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2020-06-21 00:37:44
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在NLP中，对于把词转为向量的操作，最朴素的想法是one-hot独热编码形式，即一个词占一维向量。但这样有两个缺点： 1）不考虑词与词之间的顺序（文本中词的顺序也很重要） 2）假设词是独立的。例如猫和狗、床和沙发，词之间原本是有不同的亲疏远近关系的 3）得到的特征是稀疏的。如果所有的词各占一维，那么 ...
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2020-06-18 19:26:08
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目录 word2vec 简介 CBOW与Skip-Gram模型 优化方法 优点 word2vec API讲解 三个最常见的应用 一句话简述：2013年Google发明，使用跳字节模型（skip-gram）或连续词袋模型（continuous bag of words ，CBOW）训练词向量（初始位o... ...
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2020-06-16 20:35:06
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目录 fastText概述 基础知识 LDA主题模型 总结 一句话简述：fastText提出了子词嵌入(subword embedding)的方法。是一种监督学习方法。和word2vec 中的CBOW结构很相似。运行速度较快。 一、fastText概述 1.1 背景 在word2vec中，我们并没有... ...
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编程语言 时间：
2020-06-16 20:14:28
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将word2vec思想拓展到序列item的2vec方法并运用到推荐系统中，实质上可以认为是一种cf 在word2vec中，doc中的word是具有序列关系的，优化目标类似在max对数似然函数 应用在item2vec上，可以有两种看待方式： （1）如果item是强时序关系的，那么对某一次序列中的ite ...
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2020-06-12 20:28:30
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