核心特性 1.基于swoole实现爬取数据 2.基于dom实现清洗数据 3.基于word2vec获取词向量 4.基于phpml和样本数据实现推荐 服务启动 需要php以cli模式运行/server/server.php php server.php start php server.php stop php server.php restart 使用方式 1、语料 首先准备数据：采用网上博客上推荐

最近仔细看了一下Node2vec，这里汇总一下相关知识点。 首先Node2vec和Deepwalk都是NLP中的word2vec在图中的拓展应用，其中Node2vec又是在Deepwalk基础上的拓展，主要有以下两个方面的改进： 在图中随机游走生成序列时，Node2vec从Deepwalk的无偏进阶到参数可控的有偏。 Node2vec采用Negtive Sampling代替了Deepwalk中的H

训练中文词向量word2vec模型 1.准备数据 中文维基百科地址：https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2； 搜狗全网新闻预料地址：http://www.sogou.com/labs/resource/ca.php； 中文维基百科是xml格式的压缩文件，有1G左右。下面仅以中文维基

一、word2vec原理 《个人的总结》： 1、因为直接使用softmax进行预测，对于分类数过大的时候，速度太慢，所以拆分成多个二分类Hierarchical Softmax。 2、使用层次化的softmax方法预测：cbow与skip-gram都是在一幅图上跑的，对于每个类别，它在图上就指定好一条路线。然后从映射层中得到一个向量，让这个向量跑这条路线，就能得到一个序列，有了这个预测序列和原序列

classifier4php 基于 PHP 和 word2vec 的简单分类器，用于文章、新闻等内容自动分类，项目包含样本训练、识别代码， 分词组件用的是 PhpAnalysis，简单灵活。欢迎大家一起优化并完善。 背景 每个搜索引擎其实都有一套完善的分类器，拿最简单的分类器举例， 不管你是巨头门户还是垂直三、四级以下的网站，他都能识别你的站点类型。 面向海量内容的今天，随随便便就能从互联网采集、

Google的word2vec官网：https://code.google.com/p/word2vec/ 下载下来的Demo源码文件共有如下几个： word2vec – Revision 41: /trunk … LICENSE //Apache LICENSE README.txt //工具使用说明 compute-accuracy.c demo-analogy.sh // demo-clas

本节是对前两节内容的实践。我们以“词嵌入（word2vec）”一节中的跳字模型和“近似训练”一节中的负采样为例，介绍在语料库上训练词嵌入模型的实现。我们还会介绍一些实现中的技巧，如二次采样（subsampling）。 首先导入实验所需的包或模块。 import collections import d2lzh as d2l import math from mxnet import auto

本教程将全面介绍深度学习从模型构造到模型训练的方方面面，以及它们在计算机视觉和自然语言处理中的应用。

Reference CS229 课程讲义（中文） - Kivy-CN - GitHub 超参数选择 Grid Search 网格搜索 在高维空间中对一定区域进行遍历 Random Search 在高维空间中随机选择若干超参数 相关库（未使用） Hyperopt 用于超参数优化的 Python 库，其内部使用 Parzen 估计器的树来预测哪组超参数可能会得到好的结果。 GitHub - https

本文向大家介绍python实现机器学习之元线性回归，包括了python实现机器学习之元线性回归的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一、理论知识准备 1.确定假设函数 如：y=2x+7 其中，（x，y）是一组数据，设共有m个 2.误差cost 用平方误差代价函数 3.减小误差（用梯度下降） 二、程序实现步骤 1.初始化数据 x、y：样本 learning rate：学习率 循环次数loopNu

2006 年，Geoffrey Hinton等人发表了一篇论文，展示了如何训练能够识别具有最新精度（> 98%）的手写数字的深度神经网络。他们称这种技术为“Deep Learning”。

Scikit-learn 套件的安装 目前Scikit-learn同时支持Python 2及 3，安装的方式也非常多种。对于初学者，最建议的方式是直接下载 Anaconda Python (https://www.continuum.io/downloads)。同时支持 Windows / OSX/ Linux 等作业系统。相关数据分析套件如Scipy, Numpy, 及图形绘制库 matplot

你是如何记住一款车的 问你这样一个问题：如果你大脑有很多记忆单元，让你记住一款白色奥迪Q7运动型轿车，你会用几个记忆单元？你也许会用一个记忆单元，因为这样最节省你的大脑。那么我们再让你记住一款小型灰色雷克萨斯，你会怎么办？显然你会用另外一个记忆单元来记住它。那么如果让你记住所有的车，你要耗费的记忆单元就不再是那么少了，这种表示方法叫做localist representation。这时你可能会换另

Python 有着海量的可用于数据分析、统计以及机器学习的库，这使得 Python 成为很多数据科学家所选择的语言。 下面我们列出了一些被广泛使用的机器学习及其他数据科学应用的 Python 包。 Scipy 技术栈 Scipy 技术栈由一大批在数据科学中被广泛使用的核心辅助包构成，可用于统计分析与数据可视化。由于其丰富的功能和简单易用的特性，这一技术栈已经被视作实现大多数数据科学应用的必备品了。