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  1. 文本挖掘tmSVM开源项目包含Python和Java两种版本带参考文档

  2. 文本挖掘tmSVM开源项目集成libSVM和liblinear包含Python和Java两种版本带PDF源码参考文档 简介 文本挖掘无论在学术界还是在工业界都有很广泛的应用场景。而文本分类是文本挖掘中一个非常重要的手段与技术。现有的分类技术都已经非常成熟，SVM、KNN、Decision Tree、AN、NB在不同的应用中都展示出较好的效果，前人也在将这些分类算法应用于文本分类中做出许多出色的工作。但在实际的商业应用中，仍然有很多问题没有很好的解决，比如文本分类中的高维性和稀疏性、类别的不平衡

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2014-02-23
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：vcfriend

  1. weka源码学习

  2. 目录 Weka 开发［1］－Instances类 1 Weka开发［2］－分类器类 2 Weka开发［3］－Evaluation类 3 Weka开发［4］－特征选择 4 Weka开发［5］－半监督算法 6 Weka开发［0］－导入Weka包 8 半监督算法工具SVMlin使用 12 半监督算法工具SVMlin读取数据代码介绍 14 Weka开发［6］－参数设置 16 Weka开发［7］－LibSVM 17 Weka开发［８］－ID3源码介绍 18 Weka开发［9］—KMeans源码介绍 21

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-02-02
    • 文件大小：685056
    • 提供者：qq_34936033

  1. PyTorch-Image-Models-Multi-Label-Classification:基于timm的多标签分类-源码

  2. PyTorch图像模型多标签分类 基于timm的多标签分类。 更新2021/03/22 更新了./timm/models/multi_label_model.py、./train.py和./validate.py，以计算每个标签的精度。 介绍 该存储库用于多标签分类。 该代码基于 。 感谢罗斯的出色工作。 我于2021年2月27日下载了他的代码。 我认为我的多标签分类代码将与他的最新版本兼容，但我没有检查。 该是多标签分类的主要参考资料。 感谢Dmitry Retinskiy和Satya

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_42102933

  1. Multi-label-classification:多标签分类-源码

  2. 多标签分类的种类 对于张量流 2/01〜3/01 Dacon Mnist多标签分类3/01〜使用Pos对单词顺序进行分类 3070 rtx tensorflow版本和cuda版本 CUDA 11.0 库德11.0 tf-nightly == 2.5.0.dev20201212 它对我有用 开发设置 视窗：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：713728
    • 提供者：weixin_42122340

  1. Bert-Multi-Label-Text-Classification：此存储库包含用于多标签文本分类的预训练BERT模型的PyTorch实现-源码

  2. PyTorch的Bert多标签文本分类 此仓库包含用于多标签文本分类的预训练BERT和XLNET模型的PyTorch实现。 代码结构 在项目的根目录，您将看到： ├── pybert | └── callback | | └── lrscheduler.py　　 | | └── trainingmonitor.py　 | | └── ... | └── config | | └── basic_config.py #a configuration file for stor

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：157696
    • 提供者：weixin_42115513