导读：本文主要解析Pytorch Tutorial中BiLSTM_CRF代码，几乎注释了每行代码，希望本文能够帮助大家理解这个tutorial，除此之外借助代码和图解也对理解条件随机场(CRF)会有一定帮助，因为这个tutorial代码主要还是在实现CRF部分。1知识准备在阅读tutorial前，需具备一些理论或知识基础，包括LSTM单元、BiLSTM-CRF模型、CRF原理以及一些代码中的函数使

BERT仓库里的模型是TensorFlow版本的，需要进行相应的转换才能在pytorch中使用在Google BERT仓库里下载需要的模型，这里使用的是中文预训练模型(chinese_L-12_H-768_A_12)下载chinese_L-12_H-768_A-12.zip后解压，里面有5个文件bert_config.jsonbert_model.ckpt.data-00000-of-00001b

首先来看下本次案例创建得到的决策树长什么样用于创建这棵决策树的数据如下（第一行的每一列为特征名称，最后一列为分类）色泽,根蒂,敲声,纹理,脐部,触感,好瓜青绿,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,好瓜乌黑,蜷缩,沉闷,清晰,凹陷,硬滑,好瓜乌黑,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,好瓜青绿,蜷缩,沉闷,清晰,凹陷,硬滑,好瓜浅白,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,好瓜青绿,稍蜷,浊响,

导读：本文主要解析Pytorch Tutorial中BiLSTM_CRF代码，几乎注释了每行代码，希望本文能够帮助大家理解这个tutorial，除此之外借助代码和图解也对理解条件随机场(CRF)会有一定帮助，因为这个tutorial代码主要还是在实现CRF部分。1知识准备在阅读tutorial前，需具备一些理论或知识基础，包括LSTM单元、BiLSTM-CRF模型、CRF原理以及一些代码中的函数使

转载已授权，原始链接：http://blog.csdn.net/qq_38663729/article/details/77253165weka提供了几种处理数据的方式，其中分类和回归是平时用到最多的，也是非常容易理解的，分类就是在已有的数据基础上学习出一个分类函数或者构造出一个分类模型。这个函数或模型能够把数据集中地映射到某个给定的类别上，从而进行数据的预测。就是通过一系列的

首先自行安装python环境，此时我的python版本为3.6.5（自行百度到官网安装,记得到系统环境变量进行配置，这样才能在命令行执行python命令）再次安装pip，将pip的tar包下载到本地并解压，这个tar.gz格式的是windows和linux通用的包，在Windows下用常规的解压工具即可解压，下载地址如下https://pypi.python.org/pypi/pip#down..

今天连接远程仓库时，出现：原来是远程仓库地址名字错了。解决方法：1、找到.git目录2.进入.git找到config文件3.修改config里面的远程地址url有时候没有看到.git文件，因为他默认是隐藏的，打开项目文件夹，点击查看，勾选隐藏的项目即可看到.gir文件。...

附上链接：【ML】隐马尔可夫模型(HMM)之基本概念转载自微信公众号：python遇见NLP

直接附链接吧链接: 【NER】用隐马尔可夫模型（HMM）实现命名实体识别.内容整理自微信公众号:python遇见NLP

目前，人工智能领域中最热的研究方向当属深度学习。深度学习的迅速发展受到了学术界和工业界的广泛关注，由于其拥有优秀的特征选择和提取能力，对包括机器翻译、目标识别、图像分割等在内的诸多任务中产生了越来越重要的影响。同时在自然语言处理( Natural Language Processing，NLP) 、计算机视觉( Computer Vision，CV) 、语音识别( Speech Recogniti