自然語言處理（NLP）演算法分類總結

二、詳細演算法

三、建模方面

無意中發現了乙個巨牛的人工智慧教程，忍不住分享一下給大家。教程不僅是零基礎，通俗易懂，而且非常風趣幽默，像看**一樣！覺得太牛了，所以分享給大家。點這裡可以跳轉到教程。

人工智慧演算法大體上來說可以分類兩類：基於統計的機器學習演算法(machine learning)和深度學習演算法(deep learning)

總的來說，在sklearn中機器學習演算法大概的分類如下：

(1).回歸演算法

(2).分類演算法

(3).聚類演算法

(4)降維演算法

(5)概率圖模型演算法

(6)文字挖掘演算法

(7)優化演算法

(8)深度學習演算法

(1).模型優化

(2).資料預處理

(1).lr (logistic regression，邏輯回歸又叫邏輯分類)

(2).svm (support vector machine，支援向量機)

(3).nb (***** bayes，樸素貝葉斯)

(4).dt (decision tree，決策樹)

(5).整合演算法

(6).最大熵模型

(1).lr (linear regression，線性回歸)

(2).svr (支援向量機回歸)

(3). rr (ridge regression，嶺回歸)

(1).knn

(2).kmeans 演算法

(3).層次聚類

(4).密度聚類

(1).sgd (隨機梯度下降)

(1).貝葉斯網路

(2).hmm

(3).crf (條件隨機場)

(1).模型

(3).詞法分析

(4).句法分析

(5).文字向量化

(6).距離計算

(1).正則化

(1).bp

(2).cnn

(3).dnn

(3).rnn

(4).lstm

NLP自然語言處理

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NLP自然語言處理

老實來講這課我一頭霧水滿腦袋問號 import numpy as np from collections import counter counttime 0 def seperate filename totalnum 0 郵件的總數 global counttime i 0 file open ...

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二 詳細演算法 三 建模方面 人工智慧演算法大體上來說可以分類兩類 基於統計的機器學習演算法 machine learning 和深度學習演算法 deep learning 總的來說，在sklearn中機器學習演算法大概的分類如下 1 回歸演算法 2 分類演算法 3 聚類演算法 4 降維演算法 5 ...