Meta最新语言模型LLaMA解读，LLaMA是Facebook AI Research团队于2023年发布的一种语言模型，这是一个基础语言模型的集合。

文章目录基础资料准备从0到1了解模型的优缺点BERT这个模型与其它两个不同的是：BERT模型具有以下两个特点：模型的输入参考资料：在说内容之前先把，bert基本资料准备一下基础资料准备tensorflow版：点击传送门pytorch版（注意这是一个第三方团队实现的）：点击传送门论文：点击传送门从0到1了解模型的优缺点从现在的大趋势来看，使用某种模型预训练一个语言模型看起来是一种比较靠...

Numpy 中clip函数的使用numpy.clip(a, a_min, a_max, out=None)Clip (limit) the values in an array.Given an interval, values outside the interval are clipped to the interval edges. For example, if an inte...

python 字典操作提取key,value dictionaryName[key] = value1.为字典增加一项2.访问字典中的值3、删除字典中的一项4、遍历字典5、字典遍历的key\value6、字典的标准操作符7、判断一个键是否在字典中8、python中其他的一些字典方法9、将两个字典合并a={'a':1,...

命名实体识别首先下载相应bert 模块pip install bert-base==0.0.9 -i https://pypi.python.org/simple也可参考官网处理安装验证

矩阵表示多元线性回归Y=BX+aQ(B)=(Y-BX)T(Y-BX)达到最小时的B值。也即是残差平方和最小时。B（Bi）的值。可以证明B的最小二乘估计=（XTX）-1XTy其中（XTX）-1为广义逆。如果X存在线性相关的话，XTX没有逆：1.出现多重共线性2.当n岭回归（Ridge Regression）---------共线性问题先对数据做标准化B(K)=(X

文章目录简介spaCy特性：系统环境与版本安装应用示例参考文献简介spaCyspaCy 是一个 Python 和 CPython 的 NLP 自然语言文本处理库。因此它是一个非常快的库。它建立在最新的研究基础上，从设计的第一天起就被用于实际产品中。spaCy 自带预训练的管道，目前支持 60 多种语言的标记化和训练。它具有最先进的速度和神经网络模型，可用于标记、解析、命名实体识别、文本分类等，使用

使用EViews软件进行OLS估计参数，建立线性回归模型，同时得到模型的拟合图和残差图。点击proc->Make Model，弹出Model窗口。得到回归方程。演示数据为股票数据:上证指数与微博情感分析处理后的大V指数数据之间的回归分析，与格兰杰因果检验（Granger），这里只记录操作流程，至于检验解读，后期有时间在补上、OLS估计参数，建立线性回归模型１．导入数据，建立方程２．数据上

协调过滤推荐概述　协同过滤(Collaborative Filtering)作为推荐算法中最经典的类型，包括在线的协同和离线的过滤两部分。所谓在线协同，就是通过在线数据找到用户可能喜欢的物品，而离线过滤，则是过滤掉一些不值得推荐的数据，比比如推荐值评分低的数据，或者虽然推荐值高但是用户已经购买的数据。　协同过滤的模型一般为m个物品，m个用户的数据，只有部分用户和部分数据之间是...

首先介绍原理与概念TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法。其基本思想来源于谷歌的 PageRank算法（其原理在本文在下面）, 通过把文本分割成若干组成单元(单词、句子)并建立图模型, 利用投票机制对文本中的重要成分进行排序, 仅利用单篇文档本身的信息即可实现关键词提取、文摘。和 LDA、HMM 等模型不同, TextRank不需要事先对多篇文档进行学习训练, 因其简洁有效而得