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电影知识图谱问答（四）| 问句理解及答案推理
apache
深度学习
知识图谱
NLP 服务
上篇文章《电影知识图谱问答（三）|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索》中讲到如何将处理后的RDF数据存储至Apache Jena数据库之中、如何利用SPARQL语句从Apache Jena之中进行知识检索和答案推理。本篇文章将主要介绍如何理解问句所表达的深层语义含义、如何将自然语言问句转换成SPARQL查询语句、如何进行答案推理。
小一
2019-08-14
3.5K
0
电影知识图谱问答（三）|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索
数据库
sql
存储
apache
知识图谱
上篇文章《电影知识图谱问答（二）|生成298万条RDF三元组数据》中讲到如何将爬取得到的豆瓣电影和书籍数据转换成知识图谱所需的RDF类型数据，本篇文章将介绍如何将得到的298万条RDF类型数据存储到知识图谱数据库之中，并介绍如何利用SPARQL进行知识检索。实践之前，请自主学习Apache Jena, Apache Fuseki, SPARQL相关知识。
小一
2019-08-14
5.5K
0
电影知识图谱问答（二）|生成298万条RDF三元组数据
云数据库 SQL Server
数据库
sql
本篇文章接《电影知识图谱问答（一）|爬取豆瓣电影与书籍详细信息》，学习如何利用爬取的数据，构建知识图谱所需的三元组。主要内容包括如何从Json类型的数据，转换成RDF数据，并最终存储到Jena之中，然后利用SPARQL进行查询。
小一
2019-08-14
3.8K
0
电影知识图谱问答（一）|爬取豆瓣电影与书籍详细信息
ide
https
网络安全
php
云数据库 Redis®
最近在做关于知识图谱方面的实验，需要一些数据，于是爬取了豆瓣上关于电影和书籍的信息。两天时间内共爬取20W+条数据，包括电影信息、电影演员信息、书籍信息、书籍作者信息，GitHub链接为https://github.com/weizhixiaoyi/DouBan-Spider。
小一
2019-08-14
1.8K
0
Ubuntu16.04搭建GitLab服务器教程
bash
git
bash 指令
http
ruby
如果成功运行, 在浏览器中输入http://127.0.0.1便可访问到GitLab界面. 首次使用时, GitLab会提示设置密码, 设置完成之后便可成功使用.
小一
2019-08-14
2.3K
0
详解准确率、精确率、召回率、F1值等评价指标的含义
编程算法
很简单，我们可以定一些评价指标，来度量模型的优劣。比如准确率、精确率、召回率、F1值、ROC、AUC等指标，但是你清楚这些指标的具体含义吗？下面我们一起来看看吧。
小一
2019-08-14
51K
1
机器学习之交叉验证
spring
腾讯云测试服务
交叉验证(Cross Validation)是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的方法。顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集。用训练集来训练模型，测试集来评估模型的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的样本，在下次可能成为测试集中的样本，也就是所谓的交叉。
小一
2019-08-14
837
0
机器学习降维之线性判别模型(LDA)
数据分析
无监督学习
线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)是一种监督学习的降维方法，也就是说数据集的每个样本是有类别输出。和之前介绍的机器学习降维之主成分分析(PCA)方法不同，PCA是不考虑样本类别输出的无监督学习方法。LDA的原理简单来说就是将带上标签的数据（点），通过投影的方法，投影到维度更低的空间中，使得投影后的点会形成按类别区分。而我们的目标就是使得投影后的数据，类间方差最大，类内方差最小。
小一
2019-08-14
1.5K
0
每周分享第2期
github
git
开源
微信
分布式
这里记录我过去一周看到的新闻、故事、技术、资料等等，分享给各位。同时也欢迎各位投稿，投稿地址zhenhai.gl@gmail.com。
小一
2019-08-14
461
0
每周分享第一期
微信
云计算
机器学习
神经网络
深度学习
这里记录我过去一周看到的新闻、故事、技术、资料等等，分享给各位。同时也欢迎各位投稿，投稿地址zhenhai.gl@gmail.com。
小一
2019-08-14
513
0
机器学习降维之奇异值分解(SVD)
编程算法
数据分析
机器学习
神经网络
深度学习
奇异值分解(Singular Value Decompostion, SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域，是很多机器学习算法的基石。本篇文章对SVD原理做主要讲解，在学习之前，确保你已经熟悉线性代数中的基本知识，包括特征值、特征向量、相似矩阵相关知识点。如果不太熟悉的话，推荐阅读如下两篇文章，如何理解矩阵特征值？知乎马同学的回答和如何理解相似矩阵？马同学高等数学，读完之后再看本篇文章会有很大帮助。 1. 回顾特征值和特征向量
小一
2019-08-14
1.7K
0
机器学习降维之主成分分析(PCA)
数据分析
编程算法
PCA就是找出数据中最主要的方面，用数据中最重要的方面来代替原始数据。假如我们的数据集是n维的，共有m个数据(x1,x2,...,xm)，我们将这m个数据从n维降到r维，希望这m个r维的数据集尽可能的代表原始数据集。
小一
2019-08-14
999
0
MCMC采样和M-H采样
编程算法
解决平稳分布π所对应的马尔可夫链状态转移矩阵P之前，我们先看一下马尔可夫链的细致平稳条件。其定义为：如果非周期马尔可夫链的状态转移矩阵P和概率分布π(x)对于所有的i,j满足下列方程，则概率分布π(x)是状态转移矩阵P的平稳分布。
小一
2019-08-14
1.1K
0
MCMC之马尔可夫链
编程算法
因为某一时刻状态转移只依赖于它的前一个状态，那么我们只要能求出系统中任意两个状态之间的转移概率，进而得到状态转移概率矩阵，那么马尔科夫链的模型便定了。以下图股市模型为例，共有三个状态，分别为牛市(Bull market)、熊市(Bear market)、横盘(Stagnant market)。每一个状态都能够以一定概率转移到下一状态，比如牛市以0.075的概率转移到横盘的概率，这些状态转移概率图可以转换为矩阵的形式进行表示。
小一
2019-08-14
968
0
MCMC之蒙特卡罗方法
编程算法
马尔可夫链蒙克卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)是一种随机采样方法，在机器学习、深度学习及自然语言处理等领域都有广泛的应用，是很多复杂算法求解的基础，例如受限玻尔兹曼机(RBM)便是用MCMC来做一些复杂算法的近似求解。在具体讲解什么是MCMC之前，我们先看看MCMC可以解决什么样的问题，为什么需要MCMC方法。
小一
2019-08-14
723
0
LSTM神经网络之前向反向传播算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
为解决梯度消失的问题，大牛们针对RNN序列索引位置t的隐藏结构作出相应改进，进而提出LSTM模型。其中LSTM模型有多种形式，下面我们以最常见的LSTM模型为例进行讲解。
小一
2019-08-14
1.2K
0
循环神经网络之前向反向传播算法
编程算法
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
前面我们已经介绍了深度神经网络和卷积神经网络，这些算法都是前向反馈，模型的输出和模型本身没有关联关系。今天我们学习输出和模型间有反馈的神经网络，循环神经网络(Recurrent Neual Networks)，其广泛应用于自然语言处理中的语音识别，书写识别和机器翻译等领域。
小一
2019-08-14
716
0
卷积神经网络之反向传播算法
编程算法
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
由于卷积层可以有多个卷积核，各个卷积核之间的处理方式是完全相同的，为了简化算法公式的复杂度，下面推导时只针对卷积层中若干卷积核中的一个。
小一
2019-08-14
815
0
卷积神经网络之前向传播算法
卷积神经网络
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
本来个人是准备毕业直接工作的，但前段时间学校保研大名单出来之后，发现本人有保研机会，于是就和主管请了几天假，回学校准备保研的事情。经过两天的准备，也是非常幸运，成功拿到本院的保研名额。明确得到保研名额的时候已经是9月18号，然而国家推免系统开放时间是9月28号，也就是说我只还有10天时间准备保研，而且这个时间点很多学校夏令营、预报名活动早已结束，不再接受学生申请。所以能够申请的学校也就很少，同时这10天之间，还要赶回北京实习，所以时间还是很赶的。
小一
2019-08-14
592
0
进程、线程、锁的概念
python
编程算法
上周五终于改好bug，想着把代码同步到个人GitHub上面，就随手 git push同步到远程。然而万万没想到，之前 touch过一个 information.txt文件，里面记录着一些服务器信息，然后也跟着同步到远程仓库去啦。等到周一，敏感信息被公司检测出来，通知删除。
小一
2019-08-14
914
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