コース 中級  13514

コース紹介：このコースでは、コードの再利用を容易にするために、短く簡潔な言語を使用してモジュール方式でモールを開発します。1 つの機能を実装するために、関連性のない他の機能を学習するのに多くの時間を費やす必要はありません。同時に、すべてのコースが結合されます。 one 完全なショッピング モール プロジェクトは、学生の練習に非常に適しています。

コース 上級  13133

コース紹介：無限分類は日常のアプリケーションで非常に一般的であり、Web サイトの分類はこれに依存しています。このコースでは、将来の学習と使用に役立つように、無限分類の使用シナリオと一般的な実装方法を詳細に説明します。

コース 上級  32928

コース紹介：無限分類は日常のアプリケーションで非常に一般的であり、Web サイトの分類はこれに依存しています。このコースでは、将来の学習と使用に役立つように、無限分類の使用シナリオと一般的な実装方法を詳細に説明します。

コース 上級  8448

コース紹介：「PHP 開発分類技術チュートリアル」では、PHP の無制限の分類技術について説明します。マルチレベルの分類連携効果を実現します。

コース 初級  10515

コース紹介：「JavaScript の基本文法と基本ステートメントのビデオ チュートリアル」このコースは Beifeng.com によって記録されました。JavaScript はリテラル スクリプト言語です。動的に型付けされ、弱い型付けが行われ、型のサポートが組み込まれたプロトタイプ ベースの言語です。そのインタプリタは JavaScript エンジンと呼ばれ、ブラウザの一部であり、クライアント側のスクリプト言語で広く使用されています。HTML Web ページに動的な機能を追加するために、HTML (標準ユニバーサル マークアップ言語に基づくアプリケーション) Web ページで最初に使用されました。 . .

コース紹介：テキスト分類は、テキストを事前定義されたカテゴリに分類することを目的とした自然言語処理 (NLP) タスクの 1 つです。テキスト分類には、電子メールのフィルタリング、スパム検出、感情分析、質問応答システムなど、多くの実用的な用途があります。 pythonNLTK ライブラリを使用してテキスト分類を完了するタスクは、次の手順に分割できます。 データの前処理: まず、句読点の削除、小文字への変換、スペースの削除など、データを前処理する必要があります。特徴抽出: 次に、前処理されたテキストから特徴を抽出する必要があります。特徴は単語、語句、または文章です。モデルのトレーニング: 次に、抽出された特徴を使用して分類モデルをトレーニングする必要があります。一般的に使用される分類モデルには、Naive Bayes、サポート ベクター マシン、デシジョン ツリーなどがあります。評価: 最終

2024-02-25 コメント 0  1146

コース紹介：テキスト分類におけるサンプルの不均衡の問題と解決策 (コード例付き) テキスト分類タスクでは、サンプルの不均衡は一般的な問題です。いわゆるサンプルの不均衡とは、さまざまなカテゴリのサンプル数に明らかな差があり、その結果、いくつかのカテゴリに対するモデルのトレーニング効果が低下することを意味します。この記事では、サンプルの不均衡の問題の原因と一般的な解決策を紹介し、具体的なコード例を示します。 1. サンプルが不均衡になる理由: 実際のアプリケーションにおけるデータ分布の不均衡: 多くの実際のアプリケーションでは、一部のカテゴリのサンプル数が他のカテゴリのサンプル数よりもはるかに多くなります。例えば

2023-10-08 コメント 0  1143

コース紹介：テキスト分類は自然言語処理における重要なタスクであり、その目標は、テキスト データをさまざまなカテゴリまたはラベルに分割することです。テキスト分類は、感情分析、スパム フィルタリング、ニュース分類、製品推奨などの分野で広く使用されています。この記事では、一般的に使用されるテキスト処理手法をいくつか紹介し、テキスト分類におけるその応用を探ります。 1. テキストの前処理 テキストの前処理は、元のテキストをコンピュータ処理に適したものにすることを目的とした、テキスト分類の最初のステップです。前処理には次の手順が含まれます。 単語の分割: テキストを語彙単位に分割し、ストップ ワードと句読点を削除します。重複排除: 重複したテキスト データを削除します。ストップワードフィルタリング: 「of」、「is」、「in」などの一般的だが意味のない単語を削除します。ステミング: 単語を元の状態に復元します。

2024-01-23 コメント 0  675

コース紹介：C# でテキスト分類アルゴリズムを実装する方法 テキスト分類は、指定されたテキスト データを事前定義されたカテゴリに分類することを目的とする古典的な機械学習タスクです。 C# では、いくつかの一般的な機械学習ライブラリとアルゴリズムを使用してテキスト分類を実装できます。この記事では、C# を使用してテキスト分類アルゴリズムを実装する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。データの前処理 テキストを分類する前に、テキスト データを前処理する必要があります。前処理ステップには、ストップワード (「a」、「the」などの意味のない単語) の削除が含まれます。

2023-09-19 コメント 0  1298

コース紹介：ゼロショット ドキュメント分類とは、特定のカテゴリのトレーニング サンプルを確認することなく、そのカテゴリのドキュメントを分類することを指します。多くの場合、考えられるすべてのカテゴリのサンプルを取得できないため、この問題は実際のアプリケーションでは非常に一般的です。したがって、ゼロショット文書分類は非常に重要なテキスト分類問題です。ゼロショット文書分類では、既存のトレーニング サンプルとカテゴリの意味情報を使用して分類できます。一般的なアプローチは、ワード ベクトルを使用してドキュメントとカテゴリを表し、ドキュメントとカテゴリ間の類似性を計算して分類を実行することです。もう 1 つのアプローチは、ナレッジ グラフまたは外部ナレッジ ベースを使用して、ドキュメントとカテゴリをナレッジ グラフ内のエンティティまたは概念にマッピングし、グラフ上の関係を通じてそれらを分類することです。ゼロショット文書分類は多くの分野で使用されています

2024-01-23 コメント 0  876