尝试将word embedding和卷积神经网络（CNN）相结合来解决情感分类问题。首先，利用skip-gram模型训练出数据集中每个词的word embedding，然后将每条样本中出现的word embedding组合为二维特征矩阵作为卷积神经网络的输入，此外每次迭代训练过程中，输入特征也作为参数进行更新；其次，设计了一种具有三种不同大小卷积核的神经网络结构，从而完成多种局部抽象特征的自动提取过程。与传统机器学习方法相比，所提出的基于word embedding和CNN的情感分类模型成功地将分类正确率提升了5.04%。
2022-06-24 22:06:57
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一种基于聚类的个人信用评估分类模型，陈新泉，，本文先介绍了个人信用评估的概念及评估模型大致的发展历程，从而很自然地得出采用数据挖掘的方法与技术来建立信用评估模型是一个
2022-06-11 21:25:35
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澳洲雨
通过在目标变量RainTomorrow上训练分类模型来预测第二天的降雨。
2022-05-22 13:20:17
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机器学习中的分类模型通过常见的性能度量来评估其性能。 此函数计算以下性能度量：准确度、灵敏度、特异性、精确度、召回率、F 度量和 G 均值。 函数的签名和参数的描述如下：
EVAL = 评估（实际，预测） 输入： ACTUAL =带有培训示例的实际班级标签的列矩阵PREDICTED = 分类模型预测类标签的列矩阵输出： EVAL = 包含所有性能指标的行矩阵
2022-04-26 23:08:20
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