这里做了一些小的修改，感谢谷歌rd的帮助，使得能够统一处理dense的数据，或者类似文本分类这样sparse的输入数据。后续会做进一步学习优化，比如如何多线程处理。 具体如何处理sparse 主要是使用embedding_lookup_sparse，参考 https://github.com ...

，或者通过这个指标来调参优化选用的模型。 对于分类、回归、聚类等，分别有各自的 ...

　　文本分类算是自然语言处理领域最最常见的问题了，开源的工具也很好用，但是苦于训练速度缓慢，需要引进多核的版本，开源提供的多核支持参数有限，而同事提供的又有语言障碍，觉得自己探索下多分类器。 分类算法有很多，但是效果较好的基本就是LR和SVM，而这两个算法业内著名的开源代码应该 ...

文本分类实战 分类任务 算法流程 数据标注 特征抽取 特征选择 分类器 训练 ...

0.数据介绍 2、配置网络 　　定义网络 　　定义损失函数 　　定义优化算法 3、训练网络 4、模型评估 5、模型预测 6.源代码: ...

转自：http://blog.csdn.net/csdwb/article/details/7082066 一概述 二特征选择 三分类器 一.概述 文本分类在文本处理中是很重要的一个模块，它的应用也非常广泛，比如：垃圾过滤，新闻分类，词性标注 ...

目的 其实，说白了就是人想知道这个文档是做什么的。首先给每篇文章一个标签、构建文档的特征，然后通过机器学习算法来学习特征和标签之间的映射关系，最后对未知的文本进行标签的预测。 在海量信息的互联网时代，文本分类尤其重要。sklearn作为即可学术研究，也可构建产品原型，甚至发布商用产品的机器学习包 ...