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解决AttributeError: module ‘pandas‘ has no attribute ‘computation‘

Python脚本包含import numpy、tensorflow却报错:AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'computation'File "D:\IT\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\contrib\learn\python\learn\learn_io\__init__.py",

#python
Tensorflow-gpu导入失败:Process finished with exit code -1073741819 (0xC0000005)

笔记本一段时间没用Tensorflow,再用jupyter notebook打开时,出现kernel dieded现象,长时间[*]1、Jupyter notebook出现kernel连接失败(勿踩坑:更新Anaconda)结合上次spyder出现kernel died问题,以及一些经验贴说是TF或Anaconda的版本问题,conda upgrade notebook或者更新Tens...

NLP基础实验②:TextCNN实现THUCNews新闻文本分类

一、TextCNN下图是14年这篇文章提出的TextCNN的结构。fastText 中的网络结果是完全没有考虑词序信息的,而它用的 n-gram 特征 trick 恰恰说明了局部序列信息的重要意义。卷积神经网络(CNN Convolutional Neural Network)最初在图像领域取得了巨大成功,CNN原理就不讲了,核心点在于可以捕捉局部相关性,具体到文本分类任务中可以利用CNN来提..

NLP基础笔记3——句法分析

相较于前两节介绍的词法分析(分词、词性标注或命名实体识别等),句法分析属于NLP较为高阶的问题。本节着重介绍基于统计的句法分析方法,主要介绍基于上下文无关文法的句法分析。在自然语言学习过程中,每个人一定都学过语法,例如句子可以用主语、谓语、宾语来表示。在自然语言的处理过程中,有许多应用场景都需要考虑句子的语法,因此研究语法解析变得非常重要。我们可以用树状结构图来表示,S表示句子;NP、VP、...

#自然语言处理
食物声音识别:CNN

1、数据集来自Eating Sound Collection,数据集中包含20种不同食物的咀嚼声音,赛题任务是给这些声音数据建模,准确分类。https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531887/information

机器学习基础知识点⑤数据增强、类别不平衡

1、NLP数据增强技术https://zhuanlan.zhihu.com/p/151726605CV领域的标配,比如对图像的旋转、镜像、高斯白噪声等。(1)文本替代文本替代主要是针对在不改变句子含义的情况下,替换文本中的单词,比如,同义词替换、词嵌入替换等等。同义词替换:在文本中随机抽取一个单词,然后再同义词库里将其替换为同义词。比如,使用WordNet数据库,将「awesome」替换为「ama

#机器学习#tensorflow#人工智能
机器学习基础知识点②:决策树、随机森林、GBDT与xgboost

ID3、C4.5、CART、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、xgboost算法总结1、决策树首先,决策树是一个有监督的分类模型,其本质是选择一个能带来最大信息增益的特征值进行树的分割,直到到达结束条件或者叶子结点纯度到达一定阈值。按照分割指标和分割方法,决策树的经典模型可以分为ID3、C4.5以及CART(1)ID3:以信息增益为准则来选择最优划...

#集成学习#决策树#随机森林
机器学习基础知识点⑤数据增强、类别不平衡

1、NLP数据增强技术https://zhuanlan.zhihu.com/p/151726605CV领域的标配,比如对图像的旋转、镜像、高斯白噪声等。(1)文本替代文本替代主要是针对在不改变句子含义的情况下,替换文本中的单词,比如,同义词替换、词嵌入替换等等。同义词替换:在文本中随机抽取一个单词,然后再同义词库里将其替换为同义词。比如,使用WordNet数据库,将「awesome」替换为「ama

#机器学习#tensorflow#人工智能
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