Python使用K-means实现文本聚类 前言 最近遇到了这样一个需求，将N个文本内容聚类成若干个主题词团，减少人工分析文本和分类文本的工作量。 实现思路是使用 K-means算法通过高频词对文本内...【查看原文】
机器学习中，已经分析过属于回归任务的线性回归模型，以及属于分类任务的逻辑回归模型，两者都属于有监督模型，即数据集必须包含真实值，也就是标签。如果我们的数据集没有确切的标签，这种情况下归类于无监督问题，本篇讲解机器学习中简单好用的两类无监督聚类算法。 聚类任务的本质就是分类，将相似的东西划归为同一类。由于数据集中没有标签，因此无监督聚类任务的难点在于很难直接评估模型的效果，模型调参也没有清晰的依据，K-means算法是机器学习中经典的聚类算法 K-means 算法的基本思想是将所有的数据划分为 K 个簇，K
机器学习
迪哥谈AI 2023-08-29
简介： 本篇介绍K均值聚类算法实现。
AIGC
TiAmo 2023-05-18
0 简介今天学长向大家介绍一个毕设项目，中文文本分类技术中文文本分类 ( 机器学习 和 深度学习 ) - 新闻分类 情感分类 垃圾邮件分类毕设帮助，选题指导，技术解答，欢迎打扰，见B站个人主页https://space.bilibili.com/338869781 项目介绍由于项目需要，需要对旅游游记文本进行聚类，为打标签做指导，所以调研了主流的短文本聚类方法，文本聚类主要还是分成两个方面。1.1 提取文本特征在《数学之美》前几章中，详细讲了为何要将文本这个自然语言领域的事物，转换成数学领域能处理的向量、
人工智能深度学习机器学习
丹成学长 2023-04-10
1. 项目简介本教程将带你一步步实现一个简单的机器翻译系统。我们将使用Python和一些常用的库，如TensorFlow和transformers。最终，我们将实现一个可以翻译英文到中文的模型。2. 环境准备首先，你需要安装以下库：TensorFlowtransformersnumpy你可以使用以下命令安装这些库：pip install tensorflow transformers numpy3. 数据准备我们将使用Hugging Face提供的预训练模型和数据集。你可以从Hugging Face的da
Hugging Face
Echo_Wish 2024-08-29
1. 引言 语音转文本（STT）技术通过将语音信号转换为文本，使得机器可以理解和处理自然语言。这种技术广泛应用于智能助手、语音搜索、字幕生成等领域。OpenAI 提供了基于 Whisper 模型的语音转文本 API，支持多种音频格式和语言的转录与翻译。 2. Whisper 模型简介 Whisper 是 OpenAI 开发的一个开源语音转文本模型。large-v2 Whisper 模型是其中最先进的版本，具备出色的转录和翻译能力。通过 OpenAI 提供的 API，我们可以方便地将音频文件转换为文本。 3
OpenAIWhisper
我们去浪浪山 2024-07-21
可穿戴神经技术兴起，改善情绪，涉及隐私问题。
极客公园 21小时前
硅谷分裂，美大选聚焦创新、科技政策。
硅兔赛跑 21小时前
雅诗兰黛因销售下降及市场变化股价大跌。
江瀚视野 21小时前
日本股市下跌，海外投资者减少关注。
日经中文网 21小时前
怎么把知道的给别人呢？
王智远 21小时前
被称作“中国第一大忽悠”的贾跃亭又杀回来了？
融资中国 21小时前
百年多一次的大考，可能才刚刚开始。
汽车公社 21小时前
Faker给英雄联盟又续上一命。
懒熊体育 21小时前
两月8倍！139亿“妖王”，跌停
侃见财经 21小时前
玛莎拉蒂的价格也不再高贵。
36氪的朋友们 21小时前
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