lijia2019310

Adaboost-

Boosting, 也称为增强学习或提升法，是一种重要的集成学习技术， 能够将预测精度仅比随机猜度略高的弱学习器增强为预测精度高的强学习器，这在直接构造强学习器非常困难的情况下，为学习算法的设计提供了一种有效的新思路和新方法。其中最为成功应用的是，Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出的AdaBoost算法。 AdaBoost是英文"Adaptive Boosting"（自适应增强）的缩写，它的自适应在于：前一个基本分类器被错误分类的样本的权值会增大，而正确分类的样本的权值会减小，并再次用来训练下一个基本分类器。同时，在每一轮迭代中，加入一个新的弱分类器，直到达到某个预定的足够小的错误率或达到预先指定的最大迭代次数才确定最终的强分类器。

AI-score

Albert

程序员实用资源

albert_ner

基于轻量级的albert实现albert+BiLstm+CRF

ALBERT_NER_KERAS

利用ALBERT和BI-LSTM，在Keras中实现序列标注算法。

attention-cws

基于纯注意力机制的分词模型代码部分

attention-is-all-you-need-pytorch

A PyTorch implementation of the Transformer model in "Attention is All You Need".

Awesome-Chinese-NLP

A curated list of resources for Chinese NLP 中文自然语言处理相关资料

BERT-NER-Pytorch

Chinese NER(Named Entity Recognition) using BERT(Softmax, CRF, Span)

nlp-public-dataset

Chinese, English NER, English-Chinese machine translation dataset. 中英文实体识别数据集，中英文机器翻译数据集, 中文分词数据集

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Boosting, 也称为增强学习或提升法，是一种重要的集成学习技术， 能够将预测精度仅比随机猜度略高的弱学习器增强为预测精度高的强学习器，这在直接构造强学习器非常困难的情况下，为学习算法的设计提供了一种有效的新思路和新方法。其中最为成功应用的是，Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出的AdaBoost算法。 AdaBoost是英文"Adaptive Boosting"（自适应增强）的缩写，它的自适应在于：前一个基本分类器被错误分类的样本的权值会增大，而正确分类的样本的权值会减小，并再次用来训练下一个基本分类器。同时，在每一轮迭代中，加入一个新的弱分类器，直到达到某个预定的足够小的错误率或达到预先指定的最大迭代次数才确定最终的强分类器。

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