1 什么是文本挖掘？ 文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支，用于基于文本信息的知识发现。文本挖掘的准备工作由文本收集、文本分析和特征修剪三个步骤组成。目前研究和应用最多的几种文本挖掘技术有：文档聚类、文档分类和摘要抽取。 2 什么是自然语言处理？ 自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方 ...
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2018-08-30 16:51:47
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LDA模型算法简介： 算法 的输入是一个文档的集合D={d1, d2, d3, ... , dn}，同时还需要聚类的类别数量m；然后会算法会将每一篇文档 di 在 所有Topic上的一个概率值p；这样每篇文档都会得到一个概率的集合di=（dp1，dp2，..., dpm）；同样的文档中的所有词也会求 ...
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2018-08-30 02:07:57
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如今领占主导地位的19种AI技术！ http://blog.itpub.net/31542119/viewspace-2212797/ 深度学习的突破将人工智能带进全新阶段。 2006 年-2015 年是人工智能崛起的黄金十年。 2006 年 Hinton 提出“深度学习” 神经网络，使得人工智能的 ...
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2018-08-27 14:03:18
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6个顶级Python NLP库的比较！ http://blog.itpub.net/31509949/viewspace-2212320/ 自然语言处理（NLP）如今越来越流行，在深度学习开发的背景下变得尤为引人注目。在人工智能领域中，自然语言处理（NLP）从文本中理解和提取重要信息，并基于文本数据 ...
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2018-08-27 14:02:23
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为什么有今天这篇？首先，标题不要太相信，哈哈哈。本公众号之前已经就人工智能学习的路径、学习方法、经典学习视频等做过完整说明。但是鉴于每个人的基础不同，可能需要额外的学习资料进行辅助。特此，向大家免费发送近300G的人工智能从基础到实战的全系列视频，有需要的可以领取。注意：视频很多，按需观看。教程说明：本套教程属于人工智能、机器学习、深度学习、自然语言处理方向的教程，涵盖python基础、pytho
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2018-08-17 17:14:14
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目前, 机器学习主要由以下三条主线进行发展: DeepLearning 算法 (DL, 深度学习: 2010 年前后由多伦多大学的 Geoffrey Hinton 提出) 与衍生的 卷积神经网络 (CNN, 有监督) 和深度置信网络 (DNN, 无监督) 在计算机视觉、语言识别和部分自然语言处理领域 ...
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2018-08-16 23:00:48
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DKhadoop大数据处理平台架构的安装相关文章已经分享过，详细的内容可以找一下看看。在上一篇中已经就集群平均负载、集群磁盘使用情况、HDFS监控界面、Hbase监控界面等监控参数进行说明。今天就把剩下的一些监控参数一起介绍完，关于大快大数据处理平台监控参数的介绍就完整了。
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2018-08-15 14:58:49
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主题模型理论（LDA）：一篇文章的每个词都是以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语而组成的。P（单词|文档）=P（单词|主题）*P（主题|文档）对于语料库中的每篇文档，LDA定义了如下生成过程（generativeprocess）:1.对每篇文档，从主题分布中抽取一个主题；2.从上述被抽到的主题所对应的单词分布中抽取一个单词；3.重复上述过程直至文档中的每一个单词。w代表单
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2018-08-14 11:25:42
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概率软逻辑（PSL，Probabilistic soft logic）是用于开发概率模型的机器学习框架。它可以使用简单的逻辑语法去定义模型，通过快速凸优化进行运算。PSL在自然语言处理，社交网络分析，知识图，推荐系统和计算生物学等许多领域产生了最不错的结果。PSL框架在GitHub上作为Apache ...
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2018-08-12 17:29:35
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一、概述 在上一篇中，我们介绍了Word2Vec即词向量，对于Word Embeddings即词嵌入有了些基础，同时也阐述了Word2Vec算法的两个常见模型 ：Skip-Gram模型和CBOW模型，本篇会对两种算法做出比较分析并给出其扩展模型-GloVe模型。 首先，我们将比较下原Skip-gra ...
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2018-08-11 21:54:04
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