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搜索资源列表

  1. syntax3.0

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  2. 无监督的句法学习系统,用java开发的,采用简单的规则实现的句法分析器-Syntactic unsupervised learning system developed with java, using simple rules of implementation Parser
  3. 所属分类:MultiLanguage

    • 发布日期:2017-05-27
    • 文件大小:9.34mb
    • 提供者:windcircle
  1. PatTermExtraction

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  2. 使用无监督的机器学习方法进行术语抽取的系统,具有预处理、分词、抽取术语等功能。-Unsupervised machine learning methods for term extraction system with preprocessing, segmentation, extracted terms, and so on.
  3. 所属分类:MultiLanguage

    • 发布日期:2016-12-09
    • 文件大小:673kb
    • 提供者:ly
  1. Unsupervise

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  2. 利用隐马尔可夫模型实现词性标注。此为无监督模型。 内含语料库和测试集。方便大家学习。-The use of Hidden Markov Model to achieve part of speech tagging. This is no oversight model. Corpus and the test set contains. To facilitate them to learn.
  3. 所属分类:中文信息处理

    • 发布日期:2014-01-17
    • 文件大小:11.71mb
    • 提供者:lyn
  1. mechine-learning

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  2. 本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 全书通过精心编排的实例,切入日常工作任务,摒弃学术化语言,利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统
  3. 所属分类:书籍源码

    • 发布日期:2017-12-16
    • 文件大小:49.66mb
    • 提供者:王雪玮
  1. 机器学习

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  2. 机器学习无监督学习聚类算法K-mean,利用python对数据进行无监督学习分类
  3. 所属分类:Python

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