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  1. \"Tag-TextRank:一种基于Tag的网页关键词抽取方法\"分享总结

  2. NULL 博文链接:https://snv.iteye.com/blog/1886969在 Wikipedia中的实体,并且算法的复杂度很高。另外,国内一些学者lm2也开展了关键 词提取的研究。实际上,从上面的工作,我们可以得到这样的基本结论:基本的R特征可 以找到部分关键词,而加入用户信息或者领域知识可以进一步提高关键词抽取效果。 本文利用Tag信息来提高关键词的抽取效果。近年来,Tag数据作为·种新的资源, 其挖掘和利用已经成为信息检索、社区发现等领域的研究热点。从数据质量上讲,Iag数 据
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-04-20
    • 文件大小:1046528
    • 提供者:weixin_38669628
  1. 机器学习算法实验的重复次数估计

  2. 我们在实验机器学习算法时,常常遇到一种情况:相同的算法,相同的数据,但每次计算得到的结果都不同。这是因为算法中存在随机的因素,导致最终的结果不稳定。因此,为了比较随机算法的优劣或是检验参数的最优解,我们需要多次重复实验,取平均值来衡量算法。那么问题来了,假设场景不变,随机算法实验需要重复多少次才足以客观公正地反映模型的效果呢?有些朋友建议至少重复30次,甚至100次,更有甚者重复上千次的实验。在本文中,我们将会用统计学的方法来教你如何正确地估计随机算法实验的重复次数。本文所有代码的执行环境可以是
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:197632
    • 提供者:weixin_38723810
  1. 机器学习算法实验的重复次数估计

  2. 我们在实验机器学习算法时,常常遇到一种情况:相同的算法,相同的数据,但每次计算得到的结果都不同。这是因为算法中存在随机的因素,导致最终的结果不稳定。因此,为了比较随机算法的优劣或是检验参数的最优解,我们需要多次重复实验,取平均值来衡量算法。那么问题来了,假设场景不变,随机算法实验需要重复多少次才足以客观公正地反映模型的效果呢?有些朋友建议至少重复30次,甚至100次,更有甚者重复上千次的实验。在本文中,我们将会用统计学的方法来教你如何正确地估计随机算法实验的重复次数。本文所有代码的执行环境可以是
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:186368
    • 提供者:weixin_38590685