附件是计算机领域的学术会议等级排名情况，分为A+, A, B, C, L 共5个档次。其中A+属于顶级会议，基本是这个领域全世界大牛们参与和关注最多的会议。国内的研究者能在其中发表论文的话，是很值得骄傲的成就。A类也是非常好的会议了，尤其是一些热门的研究方向，A类的会议投稿多录用率低，部分A类会议影响力逐步逼近A+类会议。B类的会议分两种，一种称为盛会级，参与的人多，发表的论文

pipeline在数据挖掘领域中，决策树是对数据进行建模的一种很有效的手段。当数据集被清洗好后，数据集就是样本的集合，每一个样本都是有一样多的属性，但属性值可能不同（也有可能不存在即属性值缺失）。每一个样本，分为属性（也可称为特征）和label两部分，我们运用决策树处理数据就是为了从样本的这些属性里面找出规则，来建立模型可以去预测样本中label，而样本中的原label我们称之为ground ..

记得前一篇博文写过关于K-MEANS的内容，K-MEANS顾名思义K-均值，通过计算一类记录的均值来代表该类，但是受异常值或极端值的影响比较大，这里介绍另外一种算法K-medodis。看起来和K-means比较相似，但是K-medoids和K-means是有区别的，不一样的地方在于中心点的选取，在K-means中，我们将中心点取为当前cluster中所有数据点的平均值，在 K-medoid

下面是配置文件，建议单独弄一个文件，可以随时改。#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Time: 2018/4/6 23:05# @Author: Zehan Song# @Site:# @File: configs.py# @Software: PyCharmimport warningscla...

主要是为了写出pipeline，至于模型啥的都可以自己改的，有什么问题可以评论，不多说了，放代码#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Time: 2018/4/7 16:18# @Author: Zehan Song# @Site:# @File: cnn.py# @Software: PyCharm...

1..中文tf.nn.top_k(input, k, name=None)解释：这个函数的作用是返回 input 中每行最大的 k 个数，并且返回它们所在位置的索引。#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import tensorflow as tfimport numpy as npinput

简介ipython是一个增强的Python交互解释器，它提供了一下功能：动态对象自身：使用？或者？？获取对象的文档注释，函数的原型定义，源代码等等。支持使用通配符*进行模块搜索支持代码自动补全支持历史命令其他魔法命令安装pip install ipython常用命令下面四个命令在ipython中最为常用命令描述？介绍ipython的常用特性%quickref快速引用helppython自带的帮助.

2013年以来Deep mind团队相继在NIPS和Natures上发表了用深度增强（强化）学习玩Atari游戏，并取得良好的效果，随后Alpha go与李世乭的一战更使得深度增强学习家喻户晓。在游戏上取得了不错的成果后，深度增强学习也逐渐被引入NLP领域。本期介绍目前NLP领域较为热点的研究方向，基于强化学习的文本生成技术（NLG），共选择了三篇文章，分别为：1.《...

*************************精华总结，时间不够只看这个部分就行了1.书和课Michael Collins：COMS W4705: Natural Language Processing (Spring 2015)（重要）Jason Eisner的Lecture Notes：600.465 - Natural Language Processingdan jura...