目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势： 二、实际运行效果：三、算法介绍：四、完整程序下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将MVO(多元宇宙算法)与CNN-LSTM（卷积-长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据回归预测输入训练的数据包含7个特征，1个响应值，即通过7个输入值预测1个输出值（多变量回归预测，个数可自行制定）归一化训练数据，提升
转载
2024-09-24 19:17:02
106阅读
昨天在AINLP公众号上分享了乐雨泉同学的投稿文章：《分词那些事儿》，有同学留言表示"不过瘾"，我想了想，其实我爱自然语言处理博客上已经积攒了不少中文分词的文章，除了基于深度学习的分词方法还没有探讨外，“古典”机器学习时代的中文分词方法都有涉及，从基于词典的中文分词（最大匹配法），到基于统计的分词方法（HMM、最大熵模型、条件随机场模型CRF），再到Mecab、NLTK中文分词，都有所涉及。回头看
原创
2021-03-31 19:29:00
516阅读
本文以泰坦尼克数据集(Titanic.csv)为例，利用Python，通过构建多元线性回归模型，对未知乘客的年龄数据进行预测。需要用到的库： import 读取Titanic数据集，查看数据预览及数据类型： tiedani = pd.read_csv('Titanic.csv')
tiedani.head()
tiedani.dtypes Titanic前5行数据预览
转载
2024-04-30 16:44:00
102阅读
2021年9月8日16:33:14 使用ElasticSearch ik做分词查询的时候，发现对医药相关的分词并不理想，找了一下相关的字典 搜狗输入法的词典 https://pinyin.sogou.com/dict/ 比如 https://pinyin.sogou.com/dict/search/ ...
转载
2021-09-08 16:42:00
236阅读
2评论
网上对时序问题的代码详解很少，这里自己整理对CNN和RNN用于时序问题的代码部分记录，便于深入理解代码每步的操作。 本文中涉及的代码：https://github.com/EavanLi/CNN-RNN-TSF-a-toy一、1D-CNN1. Conv1d的接口class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=
转载
2023-12-09 22:39:26
150阅读
analyzer 分词器使用的两个情形： 1，Index time analysis. 创建或者更新文档时，会对文档进行分词2，Search time analysis. 查询时，对查询语句分词 指定查询时使用哪个分词器的方式有： - 查询时通过analyzer指定分词器GET test_index/_
转载
2024-03-15 09:48:25
110阅读
英文分词由于英语的基本组成单位就是词，所以相对来说简单很多。大致分为三步(3S)：根据空格拆分单词（Split）
排除停止词（Stop Word）
提取词干（Stemming）1、根据空格拆分单词这一步是是最简单的一步，英语的句子基本上就是由标点符号、空格和词构成，那么只要根据空格和标点符号将词语分割成数组即可。如“Nobody knows how ancient people started u
转载
2023-11-17 10:53:45
75阅读
在处理“StanfordNLP 英文分词数量”问题时，我们需要关注几个关键环节。从环境预检到配置调优，再到最佳实践，整个过程需要系统化地记录下来。以下是我为此整理的过程。
在进行英文分词之前，我们首先要确保我们的系统环境满足运行StanfordNLP库的要求。下面是我的环境预检部分：
### 环境预检
首先，我们绘制了一幅四象限图，并进行了兼容性分析，以确保所使用的库、框架和操作系统版本都是相
文档的增删改查增加文档 使用elasticsearch-head查看 修改文档 使用elasticsearch-head查看 删除文档  
转载
2024-02-26 09:24:40
80阅读
基于CNN-Transformer时间序列预测模型特色：1、单变量，多变量输入，自由切换 2、单步预测，多步预测，自动切换 3、
转载
2023-10-12 12:26:39
214阅读
”深度卷积神经网络（CNN）是一种特殊类型的神经网络，在各种竞赛基准上表现出了当前最优结果。深度 CNN 架构在挑战性基准任务比赛中实现的高性能表明，创新的架构理念以及参数优化可以提高 CNN 在各种视觉相关任务上的性能。本综述将最近的 CNN 架构创新分为七个不同的类别，分别基于空间利用、深度、多路径、宽度、特征图利用、通道提升和注意力。 引言通过 1989 年 LeCun 处理网格状
转载
2024-03-19 13:42:02
37阅读
http://pan.baidu.com/s/1ntj7NK1dede 开源 中文分词 可用于 ecshop
转载
2023-05-19 14:07:24
34阅读
# Java获取ES结巴分词数据
## 简介
Elasticsearch（以下简称ES）是一个基于Lucene的开源搜索引擎，可用于构建快速、可扩展的全文搜索引擎。结巴分词是一个强大的中文分词工具，可以帮助我们对中文文本进行分词处理。本文将介绍如何使用Java代码获取ES中的结巴分词数据。
## 准备工作
在开始之前，需要确保已经安装好ES，并且已经安装了结巴分词插件。接下来，我们将使用J
原创
2024-07-03 05:42:07
39阅读
# Python获取jieba分词数量最多的
在自然语言处理和文本挖掘中，分词是非常重要的一环。而jieba是Python中一个非常常用的中文分词工具。有时候我们需要获取文本中出现频次最高的分词，这对于文本分析和关键词提取非常有帮助。本文将介绍如何使用Python获取jieba分词中数量最多的词语。
## 安装jieba
首先，我们需要安装jieba库。可以通过pip来进行安装：
```m
原创
2024-03-19 05:09:45
88阅读
要解决“NLP中文同义词数据集”这一课题，以下是我的复盘记录，涵盖了相关的背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化与扩展讨论。
### NLP中文同义词数据集描述
在自然语言处理（NLP）中，能够正确理解和应用同义词对于语义分析、文本生成和信息检索等任务至关重要。对于中文而言，构建和维护一个中文同义词数据集是一个具有挑战性的工作，因为中文的多义性和有丰富的语境相关性进一步增加了复杂性。
写在前面：根据b站博主霹雳吧啦Wz 学习CNN，作为个人的学习记录。目录模型参数：模型搭建：应用：训练：训练结果：预测： 预测结果：数据可视化：模型参数：LeNet是上个世纪出现的典型卷积神经网络，最早用于数字识别的CNN。输入层为32*32大小，除了输入共有7层。详细内容如下图所示模型搭建：import torch.nn as nn
import torch.nn.funct
转载
2024-03-15 20:25:27
138阅读
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录1. 引言2. CNN用于时序数据回归的优点3. CNN用于时序数据回归的缺点4. 代码实例总结 1. 引言时序数据回归预测在许多领域中都非常重要，包括金融市场预测、天气预测、能源消耗预测等。CNN，作为一种深度学习模型，通常与图像识别和处理任务关联在一起。然而，近年来，研究人员发现CNN也非常适合处理时序数据。2. CNN
转载
2024-08-08 22:12:50
28阅读
jieba库jieba库是具有强大分词功能的第三方库。在中文文本分词中具有较好的应用表现。工作机制为利用一个中文词库，确定汉字之间的关联概率汉字间概率大的组成词组，形成分词结果除了系统给定分词，还支持用户自定义添加词组jieba分词的三种模式：1、精确分词模式：jieba.lcut(string) 返回一个列表类型的分词结果；2、全模式：jieba.lcut(string,cut_al
转载
2024-01-11 11:35:25
175阅读
一、问题描述最近在做一个机器学习项目的时候，作者遇到了一个棘手的问题。手里只有最原始的用wireshark捕获到的pcap数据包，虽然有几十个G，但是不经过处理再多的数据也是无用的。虽然wireshark可以直接另存文件为csv，但保存下来的特征仅仅就是普通的时间、源地址、目的地址、信息这些特征，仅凭这些特征根本无法用作机器学习的训练。最好的数据集应该是类似KDD99那般，数据特征多，可用性强。作
文章目录论文画图必备网址：搭建网络的步骤搭建网络class1、六步法2、用class类封装神经网络函数3、示例搭建网络sequential1、六步法2、compile()配置神经网络的训练方法Optimizer可选：loss可选：metrics可选：3、fit()执行训练过程4、tf描述卷积层完整代码单张图片预测常见的网络LeNetAlexNetVGGNetInceptionNetResNet总
转载
2024-02-24 23:02:14
53阅读
