三个月之前 NLP 课程结课,我们做的是命名实体识别的实验.在MSRA的简体中文NER语料(我是从这里下载的,非官方出品,可能不是SIGHAN 2006 Bakeoff-3评测所使用的原版语料)上训练NER模型,识别人名.地名和组织机构名.尝试了两种模型:一种是手工定义特征模板后再用CRF++开源包训练CRF模型:另一种是最近两年学术界比较流行的 BiLSTM-CRF 模型. 小白一枚,简单介绍一下模型和实验结果,BiLSTM-CRF 模型的数据和代码在GitHub上. 命名实体识别(Named…

原文:PowerDesigner模型分类 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/zjws23786/article/details/80053082 1.ConceptualDataModel(概念数据模型)         概念数据模型(CDM),可以帮助你分析信息系统的概念结构,识别主要的实体,及其属性,以及它们之间的关系.CDM比逻辑(LDM)或物理数据模型(PDM)更抽象.        基于需求综合.归纳.抽象后对数据和信息进…

机器学习算法 原理.实现与实践——模型评估与模型选择 1. 训练误差与测试误差 机器学习的目的是使学习到的模型不仅对已知数据而且对未知数据都能有很好的预测能力. 假设学习到的模型是$Y = \hat{f}(X)$,训练误差是模型$Y = \hat{f}(X)$关于训练数据集的平均损失: $$R_{emp}(\hat{f}) = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^NL(y_i,\hat{f}(x_i))$$ 其中$N$是训练样本容量. 测试误差是模型$Y = \hat{f}(X)$关于测…

Atitit.nosql api 标准化 以及nosql数据库的实现模型分类差异 1. 常用的nosql数据库MongoDB  Cassandra1 1.1. 查询> db.blogposts.find( { "author.name" : "Jane" } )1 1.2. 保存save  insert1 1.3. Update ,delete2 1.4. MongoDB 与 RDBMS Where 语句比较2 1.5. MongoDB OR 条件2 1.5.…

括号序列的dp问题模型 Codeforces314E ◦给定一个长度为n的仅包含左括号和问号的字符串,将问号变成左括号或 右括号使得该括号序列合法,求方案总数. ◦例如(())与()()都是合法的括号序列. ◦ n<=3000. 在括号序列问题中,总是把左括号看作+1,右括号看作-1,要使括号序列合法,只需满足任意一个前缀和大于 或等于0,且总和为0即可 设dp[i][j]表示第i个字符,还剩下j个左括号的方案数 若第i+1个字符是左括号,则dp[i+1][j+1]+=dp[i][j] 若第i+…

经典分类CNN模型系列其五:Inception v2与Inception v3 介绍 Inception v2与Inception v3被作者放在了一篇paper里面,因此我们也作为一篇blog来对其讲解. Google家的Inception系列模型提出的初衷主要为了解决CNN分类模型的两个问题,其一是如何使得网络深度增加的同时能使得模型的分类性能随着增加,而非像简单的VGG网络那样达到一定深度后就陷入了性能饱和的困境(Resnet针对的也是此一问题):其二则是如何在保证分类网络分类准确率提升或…

因为毕设需要,我首先是用ffmpeg抽取某个宠物视频的关键帧,然后用caffe对这个关键帧中的物体进行分类. 1.抽取关键帧的命令: E:\graduation design\FFMPEG\bin>ffmpeg -i .\.mp4 -vf select='eq(pict_type\,I)',setpts='N/(25*TB)' .\%09d.jpg 2.用python编写脚本,利用在imagenet上训练的模型分类视频帧中的物体. 抽取得到的视频关键帧都存放在文件夹"/home/sunsh…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import neighbors, datasets from sklearn.model_selection import train_test_split def load_classification_data(): # 使用 scikit-learn 自带的手写识别数据集 Digit Dataset digits=datasets.load_digits() X…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model,svm from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classfication(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 iris 数据集 iris=datasets.lo…

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