Python环境配置出错，10秒解决。例如我的python安装在/home/anaconda3下面，那么则需要修改环境配置：打开配置文件：vim ~/.bashrc导入环境：export LD_LIBRARY_PATH=/home/anaconda3/lib:$LD_LIBRARY_PATH使修改生效：source ~/.bashrc...

使用Python nltk的时候，可能会遇到LookupError的错误，从错误中可以看到punkt这个模块没有找到raise LookupError(resource_not_found)LookupError: **********************************************************************  Resource u't

国内做知识图谱比较有名的有刘知远老师，国外的话是Bengio团队里的Bordes，当然我最近主要关注的是TransE的方法及后续改进型，比较有名的改进方法包括TransH和TransR，GitHub上也有相关的代码，接下来我会写一个相关的资料总结和代码分析文档，下面是一些很General的资料链接，首先分享起来http://blog.csdn.net/u011274209/article/de

学习LSTM最好的教程之一莫过是deep learning tutorial见 http://deeplearning.net/tutorial/lstm.html这里的Sentiment analysis实际上和 Topic classification有点像首先学习输入数据格式，把整个流程跑一遍，数据还是非常简单的，是从IDBM上下载的电影评论数据，50000条有标注的数据，正负各

@[TOC](Coursera TensorFlow(Keras) 一步步手写体Fashion Mnist识别分类(2) Tensorflow和ML, DL 机器学习/深度学习Coursera教程分享 )Fashion MNIST数据简介相信很多人，对于Mnist这个数据集都已经学腻了。现在出了个Fashion Mnist更加有趣，而且tensorflow/keras自带这个数据集非常方便调用..

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说起循环神经网络，如果需要自己去实现一个双向RNN/LSTM/GRU模型，那么如何去实现呢？首先需要熟悉循环神经网络的基本原理。假如输入的序列是{} （不得不吐槽，csdn公式编辑器有点烂），是1时刻下单词对应的向量，假设是1*128维度的。实际上，正向的LSTM，就是从左往右走，计算一遍LSTM，得到{}，这里是1时刻的输出，也是个向量。有些博客和教程用来表示，比容易弄混淆，使用其实...

说起循环神经网络，如果需要自己去实现一个双向RNN/LSTM/GRU模型，那么如何去实现呢？首先需要熟悉循环神经网络的基本原理。假如输入的序列是{} （不得不吐槽，csdn公式编辑器有点烂），是1时刻下单词对应的向量，假设是1*128维度的。实际上，正向的LSTM，就是从左往右走，计算一遍LSTM，得到{}，这里是1时刻的输出，也是个向量。有些博客和教程用来表示，比容易弄混淆，使用其实...

使用sklearn时，遇到该问题，可能是因为scikit-learn版本过旧或者太新pip install -U scikit-learn==0.16.1 就能解决当然在0.17之后，已经不允许直接使用多类标分类Direct support for sequence of sequences multilabel representation will be unavailab