自然语言处理Python进阶

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《自然语言处理理论与实战》讲述自然语言处理相关学科知识和理论基础，并介绍使用这些知识的应用和工具，以及如何在实际环境中使用它们。由于自然语言处理的特殊性，其是一门多学科交叉的学科，初学者难以把握知识的...

自然语言处理集训营第一期.rar

自然语言处理集训营第一期视频教程，2020最新。本套课程从零基础开始，讲解自然语言处理技术，内容函告词嵌入、文本分类、命名实体识别、文本生成、机器翻译、文本摘要及机器阅读理解等自然语言处理相关技术分支。...

自然语言处理之动手学NER视频教程.rar

自然语言处理之动手学NER视频教程分享下载。课程大纲： 章节1:动手命名实体识别开篇 章节2:动手学命名实体识别之环境搭建 章节3:深度学习基础之卷积神经网络 章节4:深度学习基础之循环神经网络 章节5:深度学习基础之...

自然语言处理实战——LSTM情感分析

理论与实战结合， 基于深度学习主流框架Tensorflow实例演示如何用深度学习来进行文本分类任务，其中涉及深度学习主流架构LSTM模型以及自然语言处理中流行的word2vec词向量建模方法，分模块解读如何用框架一步步完成...

【完整版11章】自然语言处理之动手学NER视频教程

给大家分享一套课程——【完整版11章】自然语言处理之动手学NER视频教程 课程大纲： 章节1 动手命名实体识别开篇 章节2 动手学命名实体识别之环境搭建 章节3 深度学习基础之卷积神经网络 章节4 深度学习基础之循环...

自然语言处理集训营第一期（2020新课，完整版）

自然语言处理作为人工智能的重要领域之一，越来越受到关注。本套课程从零基础开始，...深度学习知识点涵盖除了涵盖基础的CNN及RNN，还包含BERT，ALBERT等最新技术，课程理论与实战并重，希望能给大家带来一定的帮助。

自然语言处理基于Bert的中文命名实体识别实战

在自然语言处理上游各个任务（问答系统、机器翻译、对话系统等）重扮演者十分重要的角色，因此深入掌握命名实体识别技术，是作为自然语言处理从业者毕本技能，本课程理论与实践相结合，希望能给大家带来帮助。...

自然语言处理基于深度学习的中文命名实体识别实战

在自然语言处理上游各个任务（问答系统、机器翻译、对话系统等）重扮演者十分重要的角色，因此深入掌握命名实体识别技术，是作为自然语言处理从业者毕本技能，本课程理论与实践相结合，希望能给大家带来帮助。...

机器学习项目实战：深度自然语言处理

本课程通过一系列内容讲解和编码实战，按照由易到难，由浅入深的顺序展开，让学员在实践中，依次学习神经网络和深度学习，并且进行基于深度学习的自然语言处理技术编码实现，使得学员可以在编码中对机器学习有一个...

【完整版20章】深度学习经典论文与开源项目实战

所选论文均是计算机视觉与自然语言处理领域最流行和通用算法，主要内容包括四大核心部分：1.论文核心思想解读；2.论文细节知识点精讲；3.论文代码复现与应用；4.大型开源项目源码解读；整体风格通俗易懂，所有论文均...

十天快速掌握机器学习（完整教程，包括理论和实战案例，附全部源码）

16、实战案例-自然语言处理word2vec（源码示例） 17、实战案例-常用聚类算法（源码示例） 18、模型评估方法示例教程（源码示例） 19、Xgboost调参实战（源码示例） 20、支持向量机实战（源码示例） 21、探索性数据...

NLP自然语言处理进阶自我学习模型

在内容设计上，将打破常规，打造一门有理论深度同时兼具实战性的课程。我们希望通过这个课程，让你对 NLP 领域的相关技术和解决方案有一个更系统和深入的了解，最终让你能够独立完成一个 NLP 项目的开发、部署全流程...

《模式识别与机器学习实战》第七讲 K-means 算法

21世纪以来，在数据和计算能力指数式增长的支持下，机器学习算法在应用中取得了重大突破，如人脸识别、语音识别、自然语言处理、网页搜索、购物推荐、自动化交易等方面都取得了突破性进展，掀起了新一轮的人工智能...

AiLearning-Theory-Applying:快速上手Ai理论及应用实战：基础知识基础知识，机器学习机器学习，深度学习DeepLearning2，自然语言处理BERT，持续更新中。含大量注释及数据集，力求每个位能看懂并复现

AiLearning-理论-应用 快速上手Ai理论及应用实战：基础知识基础知识，机器学习机器学习，深度学习DeepLearning2，自然语言处理BERT，持续更新中。含大量注释及数据集，力求每个位能看懂并复现。 学习章节：

ChatGPT教程（终极版）最全整理

这是一篇动了某些人利益的良心教程。 这是一篇姗姗来迟的ChatGPT教程。 纯小白关于ChatGPT入门，你看我这篇文章就够了。 如果你已经用上了ChatGPT，更要恭喜你挖到宝藏，后面的高级技巧一定能让你有收获。 文章包含以下内容： 一、ChatGPT是啥？有什么用； 二、ChatGPT如何注册； 三、ChatGPT使用方法； 四、用ChatGPT搞钱； 五、高级技巧；

博客中Kmeans以及FCM算法数据（免积分）

博客中Kmeans以及FCM算法的数据，包括IRIS鸢尾花数据集、Wine葡萄酒数据集、Seed小麦种子数据集、glass数据集、WDBD乳腺癌数据集，下载在直接存入项目文件夹即可，如果下载不了，可以私信我，看到后会及时回复。

神经网络回归预测--气温数据集

神经网络回归预测--气温数据集

hugging face的models-openai-clip-vit-large-patch14文件夹

用于无法访问hugging face并需要运行stable-diffusion-webui时使用

XGBoost+LightGBM+LSTM-光伏发电量预测

包含比赛代码、数据、训练后的神经网络模型等。 在分析光伏发电原理的基础上，论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素，通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型，预估光伏电站瞬时发电量，根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析，验证模型的实际应用价值。 1 数据探索与数据预处理 1.1 赛题回顾 1.2 数据探索性分析与异常值处理 1.3 相关性分析 2 特征工程 2.1 光伏发电领域特征 2.2 高阶环境特征 3 模型构建与调试 3.1 预测模型整体结构 3.2 基于LightGBM与XGBoost的构建与调试 3.3 基于LSTM的模型构建与调试 3.4 模型融合与总结 4 总结与展望 参考文献

Mathwork+Matlab+编程手册

Introduction to Programming with MATLAB ~ Vanderbilt University

时间序列预测模型实战案例(Xgboost)(Python)(机器学习)包括时间序列预测和时间序列分类，点击即可运行！

内容概要 资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内) 在本次实战案例中，我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法，适用于各种机器学习任务，它最初主要用于解决分类问题，在此基础上也可以应用于时间序列预测。 时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用，包括金融、天气预报、股票市场等。我们将使用Python编程语言来实现这个案例。 其中包括模型训练部分和保存部分，可以将模型保存到本地，一旦我们完成了模型的训练，我们可以使用它来进行预测。我们将选择合适的输入特征，并根据模型的预测结果来生成未来的数值序列。最后，我们会将预测结果与实际观测值进行对比，评估模型的准确性和性能。 适合人群：时间序列预测的学习者,机器学习的学习者， 能学到什么：本模型能够让你对机器学习和时间序列预测有一个清楚的了解，其中还包括数据分析部分和特征工程的代码操作 阅读建议：大家可以仔细阅读代码部分，其中包括每一步的注释帮助读者进行理解，其中涉及到的知识有数据分析部分和特征工程的代码操作。

中文短信数据集-带标签

本数据集可用于进行文本分类、信息检索等自然语言处理实验，共包含80万条短信。其中：原始数据集data.txt每行为1条短信，格式为“标签\t短信内容”，标签=0表示正常短信，标签=1表示垃圾短信。train.csv和test.csv为拆分后的训练集与测试集，拆分代码为train_test_split.py。stopwords.txt为使用的停用词。 基于该数据集的文本分类详见文章https://blog.csdn.net/baidu_40395808/article/details/135793836，基于该数据集的信息检索详见文章https://blog.csdn.net/baidu_40395808/article/details/135897480。 示例如下： 0 商业秘密的秘密性那是维系其商业价值和垄断地位的前提条件之一 1 《依林美容》三．八．女人节倾情大放送活动开始啦！！！！超值套餐等你拿，活动时间x月x日一x月xx日， 详情进店咨询。美丽热线x

Stable-Diffusion WEBUI 简体中文语言包（2023.05.30更新）

AI绘图，Stable-Diffusion WEBUI，本地化（简体中文）语言文件。 原始文件来自翻译插件，根据自己实际使用情况，增加和修改了一些翻译。 配合【双语插件】看上去要自然一点，内容还在继续完善中。 本次增加了一些翻译内容，特别是插件。 同时继续合并了其它翻译插件的内容。 最近文字提示修改得有点多啊。 请放入“你的SDWebUI项目位置/localizations/”中。 中文翻译部分删掉了不少括起来的英文原文，所以别直接选它用。 请配合【Bilingual Localization】插件使用，双语同时显示，效果最好。

亚博K210模型训练部署

亚博K210模型训练部署

Plecs电力电子仿真PLECS41.64 电力系统仿真软件免安装版本

超级容易学习的电力电子仿真软件。 PLECS是一个用于电路和控制结合的多功能仿真软件，尤其适用于电力电子和传动系统。 对于仿真Buck电路，Boost电路，单相整流电路，单相逆变电路，三相整流电路，三相逆变电路，LLC电路等都能够完美实现。并且能够直接使用C语言进行编程仿真，让代码直接写完以后完整运行到控制板中。 Plecs主要解决了Matlab Simulink仿真速度很慢，学习过程复杂和困难等问题。 Plexim在电力电子仿真领域处于世界领先地位。首要软件产品PLECS可以协助用户加快产品开发和创新流程。其优势来源于先进的编程技术，以及融合了非常规建模概念的仿真算法。通过认真听取工程师的需求和建议，我们能够为客户的今天和未来提供满意的解决方案。 从2002年开始，PLECS已经在众多工业领域成为电力电子仿真的标准。典型应用涵盖新能源，车辆电子，航空航天，工业及牵引驱动等。

机器学习期末复习题及答案

机器学习期末复习题及答案

Ollama+WebUI+AnythingLLM构建个人/企业知识库

对于企业来说，需要考虑信息安全，企业私有的知识库显然不能利用公域的大模型。那么搭建一套基于本地大模型的个人/企业知识库。Ollama可以帮助你在本地搭建知识库，替代chatgpt

基于鲸鱼优化算法优化VMD参数试看效果代码(目标函数为样本熵)

1.采用鲸鱼算法优化VMD分解层数和惩罚系数的MATLAB代码，目标函数根据样本熵计算。直接运行，可以换数据。 2.核心算法加密，有需要请在CSDN联系作者。