【深度学习】-Imdb数据集情感分析之模型对比（3）- CNN前言【深度学习】-Imdb数据集情感分析之模型对比（2）- LSTM【深度学习】-Imdb数据集情感分析之模型对比（1）- RNN对之前内容感兴趣的朋友可以参考上面这两篇文章，接下来我要给大家介绍本篇博客的内容。之前引入的LSTM以及RNN两种模型都是一类有“记忆的”模型，即文本关系型特征模型，为了添加对比，我们引入了另一种文本结构化深
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2024-04-08 10:35:39
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文章目录0. 模型复杂度简介1. 模型复杂度之一：模型参数量的计算方法卷积层参数量计算全连接层参数量计算2. 模型复杂度之二：模型计算量的计算方法2.1 FLOPs2.1.1 注意FLOPs与FLOPS的区别2.1.2 卷积层FLOPs的计算2.1.3 全连接层FLOPs的计算2.2 MACC、MADD、MAC2.2.1 MACC概念及其与FLOPs的关系2.2.2 全连接层MACC计算2.2.
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2024-01-22 00:06:16
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这篇文章翻译至denny britz的博客。一、数据预处理 这个情感分析的数据集来自Rotten Tomatoes的电影评论，总共10662个样本，一半正例，一半负例，词汇的数目大概2万个。 任何机器学习能够得到很好的执行，数据预处理都很重要。首先，简单介绍下其数据预处理的过程： 1、从原始文件中载入正例和负例； 2、对数据进行清理； 3、设定最大句子长度是59，不
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2024-05-25 22:53:21
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自从AlexNet 神经网络问世以来，Convolutional Neural Network(CNN)是深度学习领域璀璨的明星之一。特别是Computer Vision(CV)领域。基本上CV领域的大多数的任务都是基于CNN神经网络。 当然最近又兴起了GCN。 但是从数学上讲GCN是CNN的一种推广。这个暂时不进行详细的讨论。事实上不仅仅在处理图片这种数据需要用到CNN神经网络。更一般的来说涉及
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2024-04-02 07:03:38
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目录前言卷积神经网络卷积池化前言1959年，诺贝尔生理学或医学奖获得者David Hunter Hubel，Torsten Wiesel通过对猫的视觉的研究发现猫的神经元中的“感受野”概念。可视皮层是分级的，低级到高级存在多对一关系，V1 提取边缘，v2 识别形状或者目标部分......卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络
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2024-06-27 18:13:52
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学习目标学习使用Pandas读取赛题数据分析赛题数据的分布规律数据读取赛题数据虽然是文本数据，每个新闻是不定长的，但任然使用csv格式进行存储。因此可以直接用Pandas完成数据读取的操作。import pandas as pd
train_df = pd.read_csv('.../data/train_set.csv',sep='\t',nrows=100)这里的read_csv由三部分构成：
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2024-08-20 22:09:37
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使用CNN预测基因可及性
对于要转录的基因，转录因子蛋白必须能够访问它们才能与DNA结合。遗传密码中的突变会极大地改变DNA的可及性，进而影响基因表达。了解这些突变如何扰乱遗传机制可以导致更有针对性的医学和个性化治疗。但是，当前无法有效解释基因组中的非编码变体减慢了这一进展。在“ Basset：使用深度卷积神
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2024-10-21 13:22:35
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这篇博客介绍的是深度神经网络中常用在图像处理的模型——卷积神经网络（CNN），CNN在图像分类中（如kaggle的猫狗大战）大显身手。这篇博客将带你了解图像在计算机中是如何存储的，什么是卷积，卷积神经网络的四个重要环节（局部感知、参数共享、多卷积核、池化），不会涉及复杂的公式。计算机是怎么存储图片的为了更好的理解计算机对图片的存储，我找了一个非常简单的图片，是一个385*385（像素）的jpg格式
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2024-08-08 22:05:49
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1.Numpy数组numpy的数组只能存放同一种数据类型,使用的方式和Python列表类似1.1 声明:1 import numpy as np
2 countries = np.array([
3 'Afghanistan', 'Albania', 'Algeria', 'Angola', 'Argentina',
4 'Armenia', 'Australia', 'Au
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2024-05-29 12:32:34
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当我们谈论IT服务管理（ITSM）世界中的大数据时，这里有两个非常不同的概念： • IT为业务提供的大数据工具/服务：对关键的业务运营数据进行数据索引。 • IT运营中的大数据：处理和利用复杂的IT运营数据。大数据中的业务运营服务在竞争日益激烈，数据驱动的世界中，企业管理者都在寻找能够有效管理和解释业务数据（尤其是大数据）的方法。数字化的业务操作，如：电子商务网站和银行移动APP，它们产生了大量的
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2023-10-03 08:52:17
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不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量 解答：1）采用两层模型（人群画像人群转化）：新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量各年龄层生育比率 2）从数字到数字：如果有前几年新生儿出生数量数据，建立时间序列模型（需要考虑到二胎放开的突变事件）进行预测 3）找先兆指标，如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率，如X2007/新生儿2007位为20
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2023-08-21 09:13:32
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1.数据分析方法分类业务数据分析师（对数学建模的要求较低）、数据挖掘（对业务与数学建模的要求较高）、大数据分析（需要一定的编程能力）。层层进阶2.职位进阶3.数据分析结果数据可视化4.数据分析的流程在业务理解中要多问问题，了解需求，知道问题的核心。可以看书籍《学会提问》。5. 围绕数据分析师的三大类工作内容
原创
2022-04-15 21:35:17
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大数据技术和数据分析有什么关系大数据经过多年发展形成了一个完整的产业链和技术链，大数据的产业链是围绕技术链来打造的，而大数据的技术链则围绕数据价值化这个中心来展开，涉及到数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用，那么大数据技术和数据分析有什么关系呢?1、从大数据的技术链来看：数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是
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2024-01-13 20:01:43
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Orange不可能全部介绍，只能去阅读官方资料。这里就做一个聚类的小实验，把实验过程中的问题总结起来，避免后面的人走弯路。记录实验的目的，绝对不仅仅是证明成功，更是提醒后来者实验的问题，去解决重现实验的问题，这才是正确的态度。我选取的小实验主题为聚类分析，专门是层次聚类。 3.1 在小实验之前的内容在说到聚小实验类之前，不得不提到Orange可以作为模块导入python，因此不仅可以使用可视化操作
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2024-01-11 20:30:55
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目录第一部分 把控数据思维第二部分 问卷量表思维参考第三部分 问卷非量表思维参考第四部分 其它 本文章为SPSSAU数据分析思维培养的第3期文章。 上文讲解如何选择正确的分析方法，除了有正确的分析方法外，还需要把分析方法进行灵活运用。拿到一份数据，应该如何进行分析，总共有几个步骤，第一步第二步应该做什么，需要有个宏观把控，这样才能有规范的研究科学的思维和逻辑。 本文章
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2024-05-10 00:37:19
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数据分析是一门专注于从数据中提取洞察力的学科，包括数据的分析、收集、组织和存储，以及用于执行此操作的工具和技术数据分析定义数据分析是一门专注于从数据中提取洞察力的学科。它包括数据分析和管理的过程、工具和技术，包括数据的收集、组织和存储。数据分析的主要目的是对数据应用统计分析和技术来发现趋势和解决问题。作为分析和塑造业务流程以及改进决策和业务成果的一种手段，数据分析在企业中变得越来越重要。数据分析从
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2023-08-30 22:42:34
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Lingo使用指南-数学建模向I.Lingo是什么？II.Lingo在数学建模中的使用II.I Lingo代码组成II.II 集合区域II.II.i 一维集合的定义II.II.ii 二维集合的定义II.III 变量赋值区域II.III.i 一维集合变量的赋值II.III.ii 二维集合变量的赋值II.IV 约束条件区域（逻辑部分）II.IV.i @max函数的使用II.IV.ii @for循环的
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2023-09-24 17:57:47
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Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task 2 数据分析EDA分析EDA步骤其他工作 EDA分析探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）是指对已有的数据（特别是调查或观察得来的原始数据）在尽量少的先验假定下进行探索，通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。特别是党我们对面对大数据时代到来的时候，各种杂乱的“脏
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2024-06-16 12:10:48
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目前很多设计师都不明白设计为啥需要看数据，然而他们也不看数据，做出来设计的外观还是那么的美感，但这样真是真正UI交互设计吗？UI设计师看数据的必要性：商业产品需要更理性的设计，数据是理性化的一种途径。设计师是感性的，数据可以帮助设计师提升设计的正确率。设计需要了解用户，数据是了解用户的一种方式。 虽然数据不是做好设计的唯一因素，但它却可以让你的设计更加完美。那么，很多人都想问，究竟是什么
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2024-01-10 20:02:02
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你一定听说过或者拥有一套决策信息系统（ executive information system ：EIS）。EIS是高级管理人员梦寐以求的东西。在高级管理人员最需要的时候，它能提供决策支持的精华 ――决策支持的关键数据信息资源。典型的EIS可以满足高级主管的两个基本需求：一是系统能够提供做好工作所需的精确信息；二是根据需要，可以随时从系统中调用有关信息。 EIS是一个绝顶聪明的想法。它是高级管理
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2023-12-12 14:11:52
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