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产品级垃圾文本分类

在这个实例中,我们将使用TensorLayer来训练一个垃圾文本分类器,并介绍如何通过TensorFlow Serving来提供高性能服务,实现产品化部署。...代码 获取: 关注微信公众号 datayx 然后回复 文本分类 即可获取。 AI项目体验地址 https://loveai.tech 网络结构 文本分类必然要先解决文本表征问题。...本章结尾我们会再简单介绍由NBOW和多层感知机(Multilayer Perceptron,MLP)组成的分类器和CNN分类器。...实际分类结果中,CNN和MLP两种分类器的准确率都能达到95%以上(RNN模型由于未知原因准确度较低)。...相比之前训练的SVM分类器所达到的93%左右的准确率,基于神经网络的垃圾文本分类器表现出非常优秀的性能。 ?

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    js分类刷leetcode动态规划

    :3 解释:F(4) = F(3) + F(2) = 2 + 1 = 3提示:0 <= n <= 30 方法1.动态规划 思路:自底而上的动态规划 复杂度分析:时间复杂度O(n),空间复杂度O(1) Js...<= 100 obstacleGridi 为 0 或 1 方法1.动态规划 思路:和62题一样,区别就是遇到障碍直接返回0 复杂度:时间复杂度O(mn),空间复杂度O(mn),状态压缩之后是o(n) Js...复杂度:时间复杂度O(n* sqrt(n)),n是输入的整数,需要循环n次,每次计算dp方程的复杂度sqrt(n),空间复杂度O(n) js: var numSquares = function (n)...= 45 方法1.动态规划 图片 思路:因为每次可以爬 1 或 2 个台阶,所以到第n阶台阶可以从第n-2或n-1上来,其实就是斐波那契的dp方程 复杂度分析:时间复杂度O(n),空间复杂度O(1) Js...空间复杂度是O(s),也就是dp数组的长度 Js: var coinChange = function (coins, amount) { let dp = new Array(amount +

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    js分类刷leetcode.动态规划

    :dp[i][0]表示背包的容积为0,则背包的价值一定是0,dp[0][j]表示第0号物品放入背包之后背包的价值 图片最终需要返回值:就是dp数组的最后一行的最后一列循环完成之后的dp数组如下图图片js...空间复杂度如果原地修改是O(1),如果新建dp数组就是O(mn)js:var minPathSum = function(dp) { let row = dp.length, col = dp[0...trianglei <= 104 方法1.动态规划图片思路:从三角形最后一层开始向上遍历,每个数字的最小路径和是它下面两个数字中的较小者加上它本身复杂度分析:时间复杂度O(n^2),空间复杂O(n)Js...复杂度:时间复杂度O(n* sqrt(n)),n是输入的整数,需要循环n次,每次计算dp方程的复杂度sqrt(n),空间复杂度O(n)js:var numSquares = function (n) {...空间复杂度是O(s),也就是dp数组的长度Js:var coinChange = function (coins, amount) { let dp = new Array(amount + 1)

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    产品列表页分类筛选、排序的算法实现(PHP)

    下面这个是产品控制器 ProductController 中的一个函数,用于简单的查询,比如199元专区就可以使用 getTypeSimPro('price=199'); /**简单的筛选条件分类产品,.../** * 执行分类和搜索中的SQL对象 * @param TP.Model $tempSQL Thinkphp的Model对象 * @param int $countPerPage=16 每页的产品数...其中的数据库设计为: product表:ProductId-产品ID、name-产品名、sort1-一级分类、sort2-二级分类、sort_brand-品牌分类、price-价格、onSale-上下架...在上面展示的分类和搜索中,黑色导航栏、性别以及以后可能扩展的筛选项为标签联表查询,尺码为库存表联表查询。.../**根据筛选条件查找分类产品,多表查询 //默认每页16 //排序为销售阈值 * @param string $sql 单表查询的SQL * @param int $

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    语音识别类产品分类及应用场景

    在看到这些美妙的畅想之后,作为一个严谨认真的AI产品经理,我不禁想去探索上述美好未来的实现路径;今天,让我们从人工智能中的感知智能开始——聊聊“语音识别类产品”。...3 分类 根据识别内容的范围,语音识别可分为“封闭域识别”和“开放域识别”。...产品形态,按照音频录入和结果获取方式可分为3种—— 1)产品形态1:流式上传-同步获取,应用/软件会对说话人的语音进行自动录制,并将其连续上传至云端,说话人在说完话的同时能实时地看到返回的文字。...在同样的输入音频下,此类型产品形态牺牲了一部分实时率,花费了更高的资源消耗,但是却可以得到最高的识别率。在时间允许的使用场景下,“非实时已录制音频转写”无疑是最推荐的产品形态。...两者的定义在人工智能产品领域中有较多冲突,因此并不建议使用“离/在线”概念进行相关产品定义。 2、语音识别 VS 语义识别 语音识别为感知智能,语义识别为认知智能,前者为后者的前提基础。

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    分类页权重高,产品页权重低不收录咋办?

    树形结构对大部分网站来说是最优化的,若是域名权重比较低,就算网站扁平,最终产品页还是权重过低,无法达到搜索引擎蜘蛛抓取的最低标准,这个时候可以考虑彻底改变树形结构了。...图片树形结构有一个潜在弱点:分类页面得到太多链接和权重。不仅是首页直接链接到分类页面,分类页面之间相互连接,网站上所有最终页面也通过主导航系统链接到所有一级分类,以及一部分二级分类页面。...分类页累积的权重过高,反而使得最终产品页获得的权重比较低,站长可以考虑把树形结构改为不同分类进行分隔的链接结构。在这种结构下,一级分类只连接到自己下级分类,不链接到其他一级分类。...二级分类页面只链接回自己的上级分类,而不再链接到其他一级分类(包括其他一级分类下的二级分类)。同样,最终产品页只链接回自己的上级分类页,不再链接到其他分类页。...这样,分类之间形成隔离,首页权重将会最大限度的“灌入”最终产品页,而不是浪费在分类页上。

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    分群思维(二)基于波士顿矩阵的产品分类

    分群思维(二)基于波士顿矩阵的产品分类 小P:小H,我们的产品现在越来越多了,有没有好分类方法帮助分类呢 小H:有啊,典型的如波士顿矩阵产品分类法 小P:我就知道你会,给我们讲讲呗~ 小H:波士顿矩阵将..."销售增长率"和"市场占有率"作为衡量产量的重要因素,组合形成四种产品,也即著名的的波士顿产品分类。...'B' elif x=ymean: cl = 'C' else: cl = 'D' return cl # 生成产品随机数...True) # 隐去四周的边框线条 sns.despine(trim=True, left=True, bottom=True) plt.show() output_5_0 应用 一般基于波士顿矩阵分类衍生出了类似的四象限分析法...例如通过渠道规模和渠道质量对渠道进行分类产品功能使用率和次日留存率对产品质量进行分类等。 总结 波士顿矩阵对于二维分类具有很好的指导思想,可扩展性极强 共勉~

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    Otto产品分类挑战赛亚军:不要低估最近邻算法

    Kaggle的这篇博文,通过对奥托集团产品分类挑战赛亚军Alexander Guschin的访谈,介绍了一种有效的核心技术方法,并解释了为什么不应该低估最近邻算法的威力。...---- 奥托集团产品分类挑战赛(Otto Group Product Classification Challenge)曾经是Kaggle历史上最受欢迎的竞赛。...3848位参赛选手共3514支队伍竞相对Otto集团产品线上的物品进行分类 基本信息 1. 在参加本次挑战赛之前你是什么背景?...然后,你可以在特征和元特征上训练元分类器,并且如果你有一些元分类器的话就可以做预测平均。...就有监督方法而言,我发觉Xgboost和神经网络都能够在数据上给出很好的结果,所以我决定在我的ensemble使用它们作为元分类器。

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    TensorFlow.js、迁移学习与AI产品创新之道

    TensorFlow 的 JS 版本终于出啦,deeplearn.js 正式收编至 TensorFlow 项目,并改名为 TensorFlow.js : 采用 WebGL 加速的基于浏览器的 JS 机器学习库...摘要: 本文涉及 TensorFlow 基本概念的理解,迁移学习技术的实践应用,全文从技术聊到产品的玩法,设计师/产品经理只有懂得技术的新特性,才能为产品融入新的玩法。...3.2 Transfer Learning webcam-transfer-learning 是一个图像分类问题,将摄像头拍摄的照片与上下左右的动作做关联。...4 基于用户个性化数据的产品 webcam-transfer-learning 游戏给我们提供了一个基于用户个性化数据的玩法。用户可以非常低成本的训练属于自己的图像分类模型,用于各种分类问题。...最近我在思考把文章当成产品来打磨,定了个小基调:一篇文章尽量涉及2个不同领域的内容,跨界思考之间的关联性。

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    TensorFlow.js、迁移学习与AI产品创新之道

    TensorFlow 的 JS 版本终于出啦,deeplearn.js 正式收编至 TensorFlow 项目,并改名为 TensorFlow.js : 采用 WebGL 加速的基于浏览器的 JS 机器学习库...摘要: 本文涉及 TensorFlow 基本概念的理解,迁移学习技术的实践应用,全文从技术聊到产品的玩法,设计师/产品经理只有懂得技术的新特性,才能为产品融入新的玩法。...并使用 Transfer Learning 迁移学习来减少训练数据的量,达到分类的目的。 3.2.1 预处理 加载预训练模型 MoblieNet ,并截取合适的层作为输出。...4 基于用户个性化数据的产品 webcam-transfer-learning 游戏给我们提供了一个基于用户个性化数据的玩法。用户可以非常低成本的训练属于自己的图像分类模型,用于各种分类问题。...最近我在思考把文章当成产品来打磨,定了个小基调:一篇文章尽量涉及2个不同领域的内容,跨界思考之间的关联性。欢迎读者在微信群交流,入群方式留言获取。

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    云原生时代的 Node.js 性能诊断产品 Alinode

    Alinode 作为一款强大的 Node.js 性能诊断产品,服务了阿里集团内外很多的 Node.js 开发者,帮助他们定位、解决了大量性能相关问题,有着良好的口碑。...观测性(Alinode Insight) 平台 从平台出发,我们将两个产品的能力进行了融合成了新的平台 Alinode Insight,将平台定位由性能平台转向了全方位的应用监控与错误追踪平台,能够协助用户更快地发现...我们从 Node.js 本身找到了解决方案,在 Node.js v12 之后集成了 Report API,能够在进程异常退出的时候生成 Diagnostic report,类似 Alinode 之前提供的能力...Alinode 诊断探针 随着 Node.js 应用规模的扩大,社区用户对 Diagnostic 的需求也越来越多,因此 Node.js 专门成立了 Diagnostics Working Group,...推动标准 Pandora.js 作为一个开源产品,可能会面对用户形形色色的已有系统,如何能将数据和平台解耦,让其具有普适性。

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    AI实践精选:通过图像与文本对电子商务产品进行分类

    在Insight期间,他曾经在Lynks项目中,使用深度学习与自然语言处理等方法对电子产品进行分类。目前他是alpha-I公司的一名研究员。 ?...这个项目的目的很明确,就是为了让那些远在埃及的顾客,也可以在美国的电子网站上购买到那些最时髦的产品。这个项目价值巨大,因为先前,美国的电商不会接收海外订单。...数据挖掘 首先我们应进行数据采集,采集的数据包括产品的图像及产品的相关描述信息。具体信息如下所示,可以看到下面的实例中包含Lynks添加的标签。 ? 如图所示,图片信息与文字描述信息差异巨大。...例如,一件商品的描述中包括‘bronx 84 graphic t’,但由于这个短语中不包含任何性别信息,因此仅仅依靠这个短语,你很难分清这个产品到底是男装还是女装。...然而从结果上来看,图像特征本身就是一个好的分类依据。虽然两者从不同的角度对商品进行分类,但是分类效果却差不多,所以我们有理由相信将两者结合后,分类效果必将得到提升。

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