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搜索资源列表

  1. hmmlearn-0.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

  2. Python3.6的HMM工具包，下载好后，在cmd命令行中，用pip install hmmlearn-0.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl安装即可。然后可以在代码中import，即可引用

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-14
    • 文件大小：92160
    • 提供者：u011192209

  1. 孤立词语音识别.zip

  2. 基于GMM-HMM的孤立词语音识别系统，内含训练和测试数据，是1-10的数字的音频，测试数据也是1-10，当然你可以自己改，只要改了标签即可。运行需要安装hmmlearn，scipy，numpy

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：lxhdy12345

  1. HMM代码整理与hmmlearn安装详细教程.7z

  2. 包含hmmlearn安装详细教程（从python到/pycharm/Anaconda,再到hmmlearn的安装全部给i出，有了它会节省很多时间），以及HMM的三大问题（前后向/维特比/保姆韦尔奇）示例算法代码。 是学习隐马尔可夫模型非常好资源。绝对良心！

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-29
    • 文件大小：987136
    • 提供者：Curry7895

  1. hmmlearn安装超详细教程

  2. 只要有隐马尔可夫模型的大框架，安装hmmlearn必不可少。 博主已经安装不下5次，必须可用。 整个系统环境为：win10+Anaconda+pyhcarm+python3.7+hmmlearn0.2.3。 从Anaconda到pyhcarm，到python3.7，再到hmmlearn0.2.3的安装超详细教程，一条龙服务。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-25
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：Curry7895

  1. NER的弱监督：使用弱监督学习没有标签数据的命名实体识别模型的框架-源码

  2. 对NER的监管不力 与ACL 2020接受的论文“没有标签数据的命名实体识别：弱监督方法”相关的源代码。 要求： 您首先应该确保安装以下Python软件包： spacy （版本> = 2.2） hmmlearn snips-nlu-parsers pandas numba scikit-learn 您还应该在Spacy中安装en_core_web_sm和en_core_web_md模型。 要在ner.py运行神经模型，还需要安装pytorch ， cupy ， keras

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：weixin_42122838