京东评论情感分类器(基于bag-of-words模型) 近期在本来在研究paraVector模型,想拿bag-of-words来做对照. 数据集是京东的评论,经过人工挑选,选出一批正面和负面的评论. 实验的数据量不大,340条正面,314条负面.我一般拿200正面和200负面做训练,剩下做測试. 做着做着,领悟了一些机器学习的道理.发现,对于不同的数据集,效果是不同的. 对于特定的数据集,随便拿来一套模型可能并不适用. 对于这些评论,我感觉就是bag-of-words模型靠谱点. 由于这些评论的…

前言 这几天持续摆烂了几天,原因是我自己对于Kaggle电影评论情感分析的这个赛题敲出来的代码无论如何没办法运行,其中数据变换的维度我无法把握好,所以总是在函数中传错数据.今天痛定思痛,重新写了一遍代码,终于成功. 从国籍分类入手 在这个题目之前,给了一个按照姓名分类国籍的写法 https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=13 按照这个写法我来写这个赛题,代码以及注释如下 ''''''''' 构建一个RNN分类器 任务:一个名称分类器,根据输入的名…

接上一章,动态页面抓取——抓取京东评论区内容. url=‘https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98vv399&productId=4560435&score=0&sortType=5&page=0&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1’ 重点是productId——产品id.page——页码.pag…

注:这是大概四年前写的文章了.而且我离开.net领域也有四年多了.本来不想再发表,但是这实际上是Active Object模式在.net中的一种重要实现方法,因此我把它掏出来发布一下.如果该模型有新的发展,望在评论中帮给出一个引用,以便其它读者知晓.感激不尽 基于事件的异步模型实际上是MSDN中讲解异步编程时所提供的一个章节.但在阅读这些章节时,我觉得MSDN在一开始就将所有组成全部列出,然后再联系到一起的讲解次序并不适合我们的思维方式.因此在本文中,我将按照从易到难的方式逐步对该异步模型进行讲…

基于Pre-Train的CNN模型的图像分类实验  MatConvNet工具包提供了好几个在imageNet数据库上训练好的CNN模型,可以利用这个训练好的模型提取图像的特征.本文就利用其中的 “imagenet-caffe-ref”的模型,提取图像特征(softmax前一层的输出,4096维),在几个常用的图像分类的数据库中进行了相应的分类实验.这实验的过程中,有对图片进行左右翻转用于增加训练数据.下面结果的表格中:Original原始结果,Flip增加翻转后的结果. 需要用到的toolbox…

  word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包,它简单.高效,因此引起了非常多人的关注. 因为 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在两篇相关的论文 [3,4] 中并没有谈及太多算法细节,因而在一定程度上添加了这个工具包的神奇感.一些按捺不住的人于是选择了通过解剖源码的方式来一窥到底,出于好奇,我也成为了他们中的一员. 读完代码后,认为收获颇多,整理成文,给有须要的朋友參考. 相关链接 (一)文件夹和前言 (二)…

  word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包,它简单.高效,因此引起了非常多人的关注.因为 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在两篇相关的论文 [3,4] 中并没有谈及太多算法细节,因而在一定程度上添加了这个工具包的神奇感.一些按捺不住的人于是选择了通过解剖源码的方式来一窥到底,出于好奇,我也成为了他们中的一员.读完代码后.认为收获颇多.整理成文,给有须要的朋友參考. 相关链接 (一)文件夹和前言 (二)预备…

FaceRank-人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 隐私 因为隐私问题,训练图片集并不提供,稍微可能会放一些卡通图片. 数据集 130张 128*128 张网络图片,图片名: 1-3.jpg 表示 分值为3 的第3 张图. 你可以把符合这个格式的图片放在 resize_images 来训练模型. 模型 人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 代码参考 : https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/b…

word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础 word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型 word2vec原理(三) 基于Negative Sampling的模型 在word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础中,我们讲到了使用神经网络的方法来得到词向量语言模型的原理和一些问题,现在我们开始关注word2vec的语言模型如何改进传统的神经网络的方法.由于word2vec有两种改进方法,一种是基于Hierarchical…

word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础 word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型 word2vec原理(三) 基于Negative Sampling的模型 在上一篇中我们讲到了基于Hierarchical Softmax的word2vec模型,本文我们我们再来看看另一种求解word2vec模型的方法:Negative Sampling. 1. Hierarchical Softmax的缺点与改进 在讲基于Negative Sampl…