Публикации по теме 'cosine-similarity'
Создание поисковой системы с использованием скрытых состояний LSTM в качестве представлений
В этой истории я шаг за шагом создам языковую модель на основе LSTM для данного корпуса. Используемые библиотеки для препроцессинга, нейромоделей и т. д. — spaCy и Keras. Основная цель здесь — создать простую поисковую систему для предложений корпуса, используя скрытые состояния LSTM в качестве представлений.
Обратите внимание, что для этого небольшого руководства требуется, чтобы читатель имел хотя бы прочные основы в Python и машинном обучении, поскольку здесь я сосредоточился на..
Освоение информационного поиска: создание интеллектуальных поисковых систем (глава 2)
Глава 2: TF-IDF и модели векторного пространства: помимо поиска по ключевым словам
Справочная глава: «Оценка моделей поиска информации: подробное руководство по показателям производительности » Глава 1: «Поиск по ключевым словам: основа поиска информации » Глава 2: «TF-IDF и Модели векторного пространства: Помимо поиска по ключевым словам » Глава 3: «Скрытое семантическое индексирование: выявление скрытых отношений » Глава 4: «Word2Vec и Doc2Vec: определение семантических отношений..
Понимание сходства косинусов в механизмах рекомендаций
В этой статье вы получите практическое объяснение того, что такое косинусное сходство.
Короче говоря, косинусное сходство измеряет, насколько что-то похоже. Это «что-то» представлено векторами и может представлять собой множество разных вещей, таких как оценка, которую пользователь дает фильму, текст, как на изображении ниже, или история покупок пользователя. Вычисление косинусного сходства может быть очень полезным при разработке систем рекомендаций, т.е. предложить пользователю фильм..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..