针对深度学习的文本分类模型盘点
1.textCNN优势：短文本分类可参照：https://www.cnblogs.com/AntonioSu/p/11969386.html2.fastText优点：训练速度快3.HAN(Hierarchical AttentionNetwork)优点：对文档的分类双向的LSTM，可以获得丰富的词汇...
文本分类实战（三）—— charCNN模型
1大纲概述文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列：word2vec预训练词向量textCNN模型charCNN模型Bi-LSTM模型Bi-LSTM+Attention模型RCNN模型Adve...
python实现感知机线性分类模型示例代码
这篇文章主要给大家介绍了关于python实现感知机线性分类模型的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家学习或者使用python具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面来一起学习学习吧
笔记︱风控分类模型种类（决策、排序）比较与模型评估体系（ROC/gini/KS/lift）
每每以为攀得众山小，可、每每又切实来到起点，大牛们，缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧，please~———————————————————————————本笔记源于CDA-DSC课程，由常国珍老师主讲。该训练营第一期为风控主题，培训内容十分紧凑，非常好，推荐：CDA数据科学家训练营———————————...
从线性模型（linear model）衍生出的机器学习分类器（classifier）
1.线性模型简介0x1：线性模型的现实意义在一个理想的连续世界中，任何非线性的东西都可以被线性的东西来拟合（参考TaylorExpansion公式），所以理论上线性模型可以模拟物理世界中的绝大多数现象。而且因为线性模型本质上是均值预测，而大部分事物的变化都只是围绕着均值而波动，即大数定理。事物发展的...
Caffe、TensorFlow、MXnet三个开源库对比+主流分类模型对比
库名称开发语言支持接口安装难度(ubuntu)文档风格示例支持模型上手难易Caffec++/cudac++/python/matlab*******CNN**MXNetc++/cudapython/R/Julia*******CNN/RNN*TensorFlowc++/cuda/pythonc++/...
客户续费模型 逻辑回归 分类器 AdaBoost
客户续费模型 逻辑回归分类器 AdaBoost客户续费模型逻辑回归分类器AdaBoost的更多相关文章（数据科学学习手札24）逻辑回归分类器原理详解&;Python与R实现一.简介逻辑回归(LogisticRegression),与它的名字恰恰相反,它是一个分类器而非...
【AUC】二分类模型的评价指标ROC Curve
AUC是指:从一堆样本中随机抽一个，抽到正样本的概率比抽到负样本的概率大的可能性!AUC是一个模型评价指标，只能用于二分类模型的评价，对于二分类模型，还有很多其他评价指标，比如logloss，accuracy，precision。如果你经常关注数据挖掘比赛，比如kaggle，那你会发现AUC和log...
一行Python代码训练所有分类或回归模型
在本文中，我们将讨论如何使用开源Python库LazyPredict自动化模型训练过程。
文本分类实战（六）—— RCNN模型
1大纲概述文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列：word2vec预训练词向量textCNN模型charCNN模型Bi-LSTM模型Bi-LSTM+Attention模型RCNN模型Adve...
分类模型评估之ROC-AUC曲线和PRC曲线
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51788927在样本分布及其不均匀的情况下,建议用PRC。。。可以看下这个精确率、召回率、F1值、ROC、AUC各自的优缺点是什么？-机器学习里面qianlv的回答分类模型评估之ROC-AUC曲线和PRC...
文本分类实战（九）—— ELMO 预训练模型
1大纲概述文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列：word2vec预训练词向量textCNN模型charCNN模型Bi-LSTM模型Bi-LSTM+Attention模型RCNN模型Adve...
分类模型评估之ROC-AUC曲线和PRC曲线
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51788927ROC曲线和AUCROC（ReceiverOperatingCharacteristic，接受者工作特征曲线）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binaryclassifier）的优劣...
【分类模型评判指标 二】ROC曲线与AUC面积
转自：https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80499031 略有改动，仅供个人学习使用 简介ROC曲线与AUC面积均是用来衡量分类型模型准确度的工具。通俗点说，ROC与AUC是用来回答这样的问题的：分类模型的预测到底准不准确...