# MachineLearning
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机器学习(ML)是计算机系统为了有效地执行特定任务,不使用明确的指令,而依赖模式和推理使用的算法和统计模型的科学研究。它被视为人工智能的一个子集。机器学习算法构建一个基于样本数据的数学模型,称为“训练数据”,以便在没有明确编程来执行任务的情况下进行预测或决策。[1][2]机器学习算法用于各种应用,例如电子邮件过滤和计算机视觉,在这些应用中,开发用于执行任务的特定指令的算法是不可行的。机器学习与计算统计学密切相关,计算统计学侧重于使用计算机进行预测。算法优化的研究为机器学习领域提供了方法、理论和应用领域。数据挖掘是机器学习中的一个研究领域,侧重于探索性数据分析到无监督学习。[3][4]在跨业务问题的应用中,机器学习也被称为预测分析。
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content
Sentiment_Inference_zwj.py 514B
corpus
__init__.py 0B
bert_word2idx.json 252KB
bert_word2idx_extend.json 486KB
BERT_Training.py 13KB
dataset
__init__.py 0B
inference_dataloader.py 4KB
sentiment_dataset_v2.py 3KB
wiki_dataset.py 6KB
__pycache__
inference_dataloader.cpython-37.pyc 5KB
__init__.cpython-37.pyc 143B
Transformer实践与知识梳理_zwj.ipynb 3KB
Sentiment_Training.py 10KB
Sentiment_Inference.py 8KB
models
__init__.py 0B
bert_model.py 19KB
bert_sentiment_analysis_v2.py 358B
__pycache__
bert_model.cpython-37.pyc 12KB
__init__.cpython-37.pyc 142B
bert_sentiment_analysis.cpython-37.pyc 1KB
bert_sentiment_analysis.py 2KB
.gitignore 1KB
training
__init__.py 0B
README.md 18B
深度学习.md 1KB
config
__init__.py 0B
bert_model_config.ini 76B
sentiment_model_config.ini 223B
sentiment_state_dict
__init__.py 0B
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生瓜蛋子
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