主要知识点: boolean model IF/IDF vector space model     一.boolean model     在es做各种搜索进行打分排序时,会先用boolean model 进行初步的筛选,boolean model类似and这种逻辑操作符,先过滤出包含指定term的doc.must/must not/should(过滤.包含.不包含 .可能包含)这几种情况,这一步不会对各个doc进行打分,只分过滤,为下一步的IF/IDF算法筛选数据.     二.TF/IDF…

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 移动平均法相关知识 移动平均法又称滑动平均法.滑动平均模型法(Moving average,MA) 什么是移动平均法 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量.公司产能等的一种常用方法.移动平均法适用于即期预测.当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动,是非常有用的.移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同 移动平均法是一种简单平滑预测技术,它的基本思…

TF的模型文件 标签(空格分隔): TensorFlow Saver tensorflow模型保存函数为: tf.train.Saver() 当然,除了上面最简单的保存方式,也可以指定保存的步数,多长时间保存一次,磁盘上最多保有几个模型(将前面的删除以保持固定个数),如下: 创建saver时指定参数: saver = tf.train.Saver(savable_variables, max_to_keep=n, keep_checkpoint_every_n_hours=m) 其中: sava…

  TensorFlow Saver 保存最佳模型 tf.train.Saver Save Best Model Checkmate is designed to be a simple drop-in solution for a very common Tensorflow use-case: keeping track of the best model checkpoints during training. The BestCheckpointSaver is a wrapper ar…

上一篇中,主要说的就是词袋模型.回顾一下,在进行文本分类之前,我们需要把待分类文本先用词袋模型进行文本表示.首先是将训练集中的所有单词经过去停用词之后组合成一个词袋,或者叫做字典,实际上一个维度很大的向量.这样每个文本在分词之后,就可以根据我们之前得到的词袋,构造成一个向量,词袋中有多少个词,那这个向量就是多少维度的了.然后就把这些向量交给计算机去计算,而不再需要文本啦.而向量中的数字表示的是每个词所代表的权重.代表这个词对文本类型的影响程度. 在这个过程中我们需要解决两个问题:1.如何计算出适…

Bag-of-words model (BoW model) 最早出现在NLP和IR(information retrieval)领域. 该模型忽略掉文本的语法和语序, 用一组无序的单词(words)来表达一段文字或一个文档. 近年来, BoW模型被广泛应用于计算机视觉中. 与应用于文本的BoW类比, 图像的特征(feature)被当作单词(Word). 应用于文本的BoW model: Wikipedia[1]上给出了如下例子: John likes to watch movies. Mary…

一.简介: 1.概念:glove是一种无监督的Word representation方法. Count-based模型,如GloVe,本质上是对共现矩阵进行降维.首先,构建一个词汇的共现矩阵,每一行是一个word,每一列是context.共现矩阵就是计算每个word在每个context出现的频率.由于context是多种词汇的组合,其维度非常大,我们希望像network embedding一样,在context的维度上降维,学习word的低维表示.这一过程可以视为共现矩阵的重构问题,即recon…

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/7419352.html 参考网址: https://github.com/ethereon/caffe-tensorflow https://github.com/ethereon/caffe-tensorflow/issues/53 http://blog.csdn.net/zchang81/article/details/76229017 提醒:1. 目前该开源程序不支持caffe中全连接层的bi…

TensorFlow常用的示例一般都是生成模型和测试模型写在一起,每次更换测试数据都要重新训练,过于麻烦, 以下采用先生成并保存本地模型,然后后续程序调用测试. 示例一:线性回归预测 make.py import tensorflow as tf import numpy as np def train_model(): # prepare the data x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) print (x_data) y_data…

本文地址:https://www.cnblogs.com/tujia/p/13862365.html 系列文章: [0]TensorFlow光速入门-序 [1]TensorFlow光速入门-tensorflow开发基本流程 [2]TensorFlow光速入门-数据预处理(得到数据集) [3]TensorFlow光速入门-训练及评估 [4]TensorFlow光速入门-保存模型及加载模型并使用 [5]TensorFlow光速入门-图片分类完整代码 [6]TensorFlow光速入门-python模…