chenglansky

ChineseTextClassifier

实现中文文本分类，支持文件、文本分类，基于多项式分布的朴素贝叶斯分类器。由于工作实际应用是二分类，加之考虑到每个分类属性都建立map存储词语向量可能引起的内存问题，所以目前只支持二分类。当然，直接复用这个结构扩展到多分类也是很容易。之所以自己写，主要原因是没有仔细研读mahout、weka等代码，不能灵活地进行中文分词、停用词过滤、词频统计、TF-IDF等，也就是向量化和特征提取没有自己手写相对灵活。

cs231n-assignment-solution

This is the cs231n assignment solution

CTR-Prediction

Sharing the CTR Prediction original paper and personal study notes

kaggle-101-Titanic

Kaggle 平台上练习——灾难幸存者分类。基于多种分类方法的组合分类系统，同时额外增加了新的特征。

machine-learining

ml_assignment2

机器学习第二次作业：多分类的AdaBoost.MH AdaBoost.MR

multi-class-text-classification-cnn

Classify Kaggle Consumer Finance Complaints into 11 classes. Build the model with CNN (Convolutional Neural Network) and Word Embeddings on Tensorflow.

Simhash4J

Simhash Java单机实现

Student-Grants

DataCastle 大学生助学金精准资助预测（样本不均衡条件下的多分类任务）第7/352名解决方案

chenglansky/ChineseTextClassifier

实现中文文本分类，支持文件、文本分类，基于多项式分布的朴素贝叶斯分类器。由于工作实际应用是二分类，加之考虑到每个分类属性都建立map存储词语向量可能引起的内存问题，所以目前只支持二分类。当然，直接复用这个结构扩展到多分类也是很容易。之所以自己写，主要原因是没有仔细研读mahout、weka等代码，不能灵活地进行中文分词、停用词过滤、词频统计、TF-IDF等，也就是向量化和特征提取没有自己手写相对灵活。

chenglansky/cs231n-assignment-solution

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Kaggle 平台上练习——灾难幸存者分类。基于多种分类方法的组合分类系统，同时额外增加了新的特征。

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