Kurs Dazwischenliegend  13510

Kurseinführung：本课程将会用短小精悍的语言，模块式的开发一个商城，方便大家代码的复用，不需要为了一个功能的实现花费大量的时间学习其他不相关的功能，同时把所有课程组合在一起就是一个完整的商城项目，非常适合学员们来练手。

Kurs Fortschrittlich  13124

Kurseinführung：无限级分类在日常的应用中非常的普遍，网站的分类都依靠它，本课程将会详细的讲解无限分类的使用场景及常用的实现方法，为了以后的学习使用带来帮助。

Kurs Fortschrittlich  32920

Kurseinführung：无限级分类在日常的应用中非常的普遍，网站的分类都依靠它，本课程将会详细的讲解无限分类的使用场景及常用的实现方法，为了以后的学习使用带来帮助。

Kurs Fortschrittlich  8441

Kurseinführung：《PHP开发之分类技术教程》讲解PHP无限分类技术。实现一个多级分类联动的效果。

Kurs Grundschule  10513

Kurseinführung：《JavaScript基本语法及基本语句视频教程》本节课程是北风网录制，JavaScript一种直译式脚本语言，是一种动态类型、弱类型、基于原型的语言，内置支持类型。它的解释器被称为JavaScript引擎，为浏览器的一部分，广泛用于客户端的脚本语言，最早是在HTML（标准通用标记语言下的一个应用）网页上使用，用来给HTML网页增加动态功能。

Kurseinführung：Die Textklassifizierung ist eine der Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die darauf abzielt, Texte in vordefinierte Kategorien zu klassifizieren. Die Textklassifizierung hat viele praktische Anwendungen, wie z. B. E-Mail-Filterung, Spam-Erkennung, Stimmungsanalyse und Frage-Antwort-Systeme usw. Die Aufgabe, die PythonNLTK-Bibliothek zur Vervollständigung der Textklassifizierung zu verwenden, kann in die folgenden Schritte unterteilt werden: Datenvorverarbeitung: Zunächst müssen die Daten vorverarbeitet werden, einschließlich des Entfernens von Satzzeichen, der Konvertierung in Kleinbuchstaben, des Entfernens von Leerzeichen usw. Merkmalsextraktion: Als nächstes müssen Merkmale aus dem vorverarbeiteten Text extrahiert werden. Merkmale können Wörter, Phrasen oder Sätze sein. Modelltraining: Anschließend müssen die extrahierten Merkmale zum Trainieren eines Klassifizierungsmodells verwendet werden. Zu den häufig verwendeten Klassifizierungsmodellen gehören Naive Bayes, Support Vector Machines und Decision Trees. Bewertung: Abschließend

2024-02-25 Kommentar 0  1143

Kurseinführung：Problem und Lösung des Stichprobenungleichgewichts bei der Textklassifizierung (mit Codebeispielen) Bei Textklassifizierungsaufgaben ist das Stichprobenungleichgewicht ein häufiges Problem. Das sogenannte Stichprobenungleichgewicht bedeutet, dass es offensichtliche Unterschiede in der Anzahl der Stichproben verschiedener Kategorien gibt, was zu einem schlechten Trainingseffekt des Modells für einige Kategorien führt. In diesem Artikel werden die Ursachen von Beispielungleichgewichtsproblemen und gängige Lösungen vorgestellt und spezifische Codebeispiele bereitgestellt. 1. Gründe für unausgeglichene Stichproben: Ungleichmäßige Datenverteilung in realen Anwendungen: In vielen praktischen Anwendungen ist die Anzahl der Stichproben in einigen Kategorien viel größer als in anderen Kategorien. Zum Beispiel

2023-10-08 Kommentar 0  1135

Kurseinführung：Die Textklassifizierung ist eine Schlüsselaufgabe bei der Verarbeitung natürlicher Sprache. Ihr Ziel besteht darin, Textdaten in verschiedene Kategorien oder Bezeichnungen zu unterteilen. Die Textklassifizierung wird häufig in Bereichen wie Stimmungsanalyse, Spam-Filterung, Nachrichtenklassifizierung, Produktempfehlung usw. verwendet. In diesem Artikel werden einige häufig verwendete Textverarbeitungstechniken vorgestellt und ihre Anwendung bei der Textklassifizierung untersucht. 1. Textvorverarbeitung Die Textvorverarbeitung ist der erste Schritt der Textklassifizierung mit dem Ziel, den Originaltext für die Computerverarbeitung geeignet zu machen. Die Vorverarbeitung umfasst die folgenden Schritte: Wortsegmentierung: Teilen Sie den Text in lexikalische Einheiten und entfernen Sie Stoppwörter und Satzzeichen. Deduplizierung: Entfernen Sie doppelte Textdaten. Stoppen Sie die Wortfilterung: Entfernen Sie einige gebräuchliche, aber bedeutungslose Wörter wie „von“, „ist“, „in“ usw. Stemming: Wörter in ihrem Originalzustand wiederherstellen

2024-01-23 Kommentar 0  672

Kurseinführung：So implementieren Sie einen Textklassifizierungsalgorithmus in C#. Die Textklassifizierung ist eine klassische Aufgabe des maschinellen Lernens, deren Ziel darin besteht, gegebene Textdaten in vordefinierte Kategorien zu klassifizieren. In C# können wir einige gängige Bibliotheken und Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden, um die Textklassifizierung zu implementieren. In diesem Artikel wird die Verwendung von C# zum Implementieren von Textklassifizierungsalgorithmen vorgestellt und spezifische Codebeispiele bereitgestellt. Datenvorverarbeitung Vor der Textklassifizierung müssen wir die Textdaten vorverarbeiten. Zu den Vorverarbeitungsschritten gehört das Entfernen von Stoppwörtern (bedeutungslose Wörter wie „a“, „the“ usw.)

2023-09-19 Kommentar 0  1295

Kurseinführung：Unter Zero-Shot-Dokumentenklassifizierung versteht man die Klassifizierung von Dokumenten einer bestimmten Kategorie, ohne Trainingsbeispiele dieser Kategorie gesehen zu haben. Dieses Problem tritt in praktischen Anwendungen sehr häufig auf, da wir oft nicht Stichproben aller möglichen Kategorien erhalten können. Daher ist die Zero-Shot-Dokumentenklassifizierung ein sehr wichtiges Textklassifizierungsproblem. Bei der Zero-Shot-Dokumentenklassifizierung können wir anhand vorhandener Trainingsbeispiele und semantischer Informationen von Kategorien klassifizieren. Ein gängiger Ansatz besteht darin, Wortvektoren zur Darstellung von Dokumenten und Kategorien zu verwenden und dann eine Klassifizierung durchzuführen, indem die Ähnlichkeit zwischen Dokumenten und Kategorien berechnet wird. Ein anderer Ansatz besteht darin, einen Wissensgraphen oder eine externe Wissensdatenbank zu verwenden, um Dokumente und Kategorien Entitäten oder Konzepten im Wissensgraphen zuzuordnen und sie dann durch Beziehungen im Graphen zu klassifizieren. Die Zero-Shot-Dokumentenklassifizierung wird in vielen Bereichen eingesetzt

2024-01-23 Kommentar 0  875