目录1.数据收集2.数据预处理与特征工程2.1 数据清理2.2 数据集成2.3 数据规约2.4 数据变换3.模型的选择与训练4.模型的评估与优化处理机器学习问题，通常分为以下几步：1 数据收集通常，我们拿到一个具体的领域问题后，可以使用网上一些具有代表性的、大众经常会用到的公开数据集。相较于自己整理的数据集，显然大众的数据集更具有代表性，数据处理的结果也更容易得到大家的认可...

逻辑回归1.介绍逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大化似然函数的方法，运用梯队下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的。2.逻辑回归的损失函数和梯度下降参数迭代方法逻辑回归的损失函数是它的极大似然函数参数迭代方法3.逻辑回归为什么使用对数损失而不用平方损失损失函数一般有四种，平方损失函数，对数损失函数，HingeLoss0-1损失函数，绝对值损失函数。将极大似然函数取对数以后等同于对数损失函数

目录超参数搜索1.为什么要超参数搜索2.搜索策略2.1 网格搜索2.2 随机搜索2.3 遗传算法搜索2.4 启发式搜索3.实战使用scikit实现超参数搜索3.1 手动实现hp搜索3.2 借助sklearn实现hp搜索3.3 实战sklearn hp搜索1.为什么要超参数搜索2.搜索策略2.1 网格搜索2.2 随机搜索2.3 遗传算法2.4 启发式搜索...

在本文中，我们讨论了通过机器学习分析材料特性的基本操作步骤，总结了机器学习算法在材料科学中几个成熟领域的最新应用。这项工作致力于普及机器学习的基础知识，并促进其在材料科学中的使用。作为人工智能的一个分支，机器学习使用大量数据来不断优化模型并在算法的指导下做出合理的预测。机器学习的完整过程，包括数据处理，建模和验证，将在下面详细讨论。图1显示了简单的机器学习工作流程1 数据处理通常，数据...

目录1.数据收集2.数据预处理与特征工程2.1 数据清理2.2 数据集成2.3 数据规约2.4 数据变换3.模型的选择与训练4.模型的评估与优化处理机器学习问题，通常分为以下几步：1 数据收集通常，我们拿到一个具体的领域问题后，可以使用网上一些具有代表性的、大众经常会用到的公开数据集。相较于自己整理的数据集，显然大众的数据集更具有代表性，数据处理的结果也更容易得到大家的认可...

一、前言最近谷歌搞了个大新闻，公司AI团队新发布的BERT模型，在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩：全部两个衡量指标上全面超越人类，并且还在11种不同NLP测试中创出最佳成绩，包括将GLUE基准推至80.4％（绝对改进7.6％），MultiNLI准确度达到86.7% （绝对改进率5.6％）等。可以预见的是，BERT将为NLP带来里程碑式的改变，也是NLP领域近期最重要的.

困难：中文信息处理所面临的困难如生词识别问题、歧义消解问题等，汉语自动分词问题、词性定义规范问题等。概念：1.语言学和语音学语言由语音、词汇和语法构成。语音学是研究人类发音特点，特别是语音发音特点，并提出各种语音描述、分类和转写方法的科学。一般有三个分支：发音语音学、听觉语音学和声学语音学。语音学又常称作一般语音学或通用语音学。2.自然语言处理NLP也程NLU，研究内容：（1）机...

https://github.com/XiaoMi/MiNLP小米自然语言处理平台（MiNLP）具备词法、句法、语义分析等数十个功能模块，已经在公司业务中得到了广泛应用。MiNLP-Tokenizer中文分词工具经过不断优化和实战打磨，已于2020年11月正式对外开源。我们计划在2021年Q2完成所有词法工具（词性标注和命名实体识别）的开源，从2021年Q3开始，我们将逐步开源句法分析和部分语义分

https://github.com/lrs1353281004/Chinese_medical_NLP

近期需要做一个语音识别的项目，然而pyaudio一个包耽误了我俩小时。。。各种找啊，真服了！配置：macbook pro(m1 pro)python 3.8首先安装speech_recognitionpip install SpeechRecognition结果一上来，直接遇到问题了，AttributeError: Could not find PyAudio; check installatio