冒泡排序(Bubble Sort)是一种简单的排序算法,它的基本思想是重复地遍历待排序的列表,一次比较相邻的两个元素,如果它们的顺序不正确,就交换它们,直到没有任何交换发生。这个过...
随机森林(Random Forest)是一种基于集成学习思想的监督学习算法,广泛用于分类和回归任务。它是通过构建多个决策树并将其结果进行整合来提高模型性能和鲁棒性的一种方法。 随机...
随机森林(Random Forest)能够用于分类和回归任务。通过两个应用案例来学习如何使用随机森林来解决分类和回归问题,以及算法的基本原理。 1. 算法使用 2. 基本原理 随机...
1. 算法原理 随机森林(Random Forest)通过构建多个决策树模型(基学习器、弱学习器),并将这些树的结果进行组合来进行分类或回归任务。 那么,多个基学习器如何构建? 我...
1. 基本参数 2. 袋外估计 随机森林在构建每棵树时,采用有放回抽样,即从原始训练集中有放回地随机抽取样本,这样可能会存在一些未被抽到的样本集,称为袋外数据(OOB 数据)。 对...
前置要求:了解 Word2Vec 中的 Skip-Gram 和 CBOW 模型,以及负采样、层次 SoftMax 知识。 FastText 在 2016 年发布时,是当时最先进的词...
词向量就是将自然语言中的词使用数值向量表示,例如我们将每个词使用 5 维向量表示: 词向量可以是任意的维度,32、64、512、768、1024… 等等。将文本表示为数...
FastText 的预训练模型通常是使用大规模文本语料库进行训练得到的,因此可以捕获单词的语义和语法信息。这些预训练模型的优势在于它们可以为各种语言和领域提供通用的语义表示,从而在...
文本分类是一种自然语言处理(NLP)任务,旨在将文本数据分配到预定义的类别或标签中。在文本分类任务中,算法接收输入的文本数据,并根据其内容或语义特征将其分配到一个或多个类别中。 文...