這里做了一些小的修改，感謝谷歌rd的幫助，使得能夠統一處理dense的數據，或者類似文本分類這樣sparse的輸入數據。后續會做進一步學習優化，比如如何多線程處理。 具體如何處理sparse 主要是使用embedding_lookup_sparse，參考 https://github.com ...

，或者通過這個指標來調參優化選用的模型。 對於分類、回歸、聚類等，分別有各自的 ...

　　文本分類算是自然語言處理領域最最常見的問題了，開源的工具也很好用，但是苦於訓練速度緩慢，需要引進多核的版本，開源提供的多核支持參數有限，而同事提供的又有語言障礙，覺得自己探索下多分類器。 分類算法有很多，但是效果較好的基本就是LR和SVM，而這兩個算法業內著名的開源代碼應該 ...

文本分類實戰 分類任務 算法流程 數據標注 特征抽取 特征選擇 分類器 訓練 ...

0.數據介紹 2、配置網絡 　　定義網絡 　　定義損失函數 　　定義優化算法 3、訓練網絡 4、模型評估 5、模型預測 6.源代碼: ...

轉自：http://blog.csdn.net/csdwb/article/details/7082066 一概述 二特征選擇 三分類器 一.概述 文本分類在文本處理中是很重要的一個模塊，它的應用也非常廣泛，比如：垃圾過濾，新聞分類，詞性標注 ...

目的 其實，說白了就是人想知道這個文檔是做什么的。首先給每篇文章一個標簽、構建文檔的特征，然后通過機器學習算法來學習特征和標簽之間的映射關系，最后對未知的文本進行標簽的預測。 在海量信息的互聯網時代，文本分類尤其重要。sklearn作為即可學術研究，也可構建產品原型，甚至發布商用產品的機器學習包 ...