Pinned Repositories
Bayesian-Analysis-with-Python
《用Python做贝叶斯分析》
copagent
java memory web shell extracting tool
CS-Notes
:books: Tech Interview Guide 技术面试必备基础知识、Leetcode 题解、Java、C++、Python、后端面试、操作系统、计算机网络、系统设计
Final-Version_Group-Project
【最终版本】期末项目 语音识别和机器翻译系统
machine-learning-algorithm
记录小润了解的各种机器学习算法的实现以及基础概念，包括有监督学习，无监督学习，分类，聚类，回归；神经元模型，多层感知器，BP算法；损失函数，激活函数，梯度下降法；全连接网络、卷积神经网络、递归神经网络；训练集，测试集，交叉验证，欠拟合，过拟合；数据规范化等
Min_NLP_Practice
Chinese & English Cws Pos Ner Entity Recognition implement using CNN bi-directional lstm and crf model with char embedding.基于字向量的CNN池化双向BiLSTM与CRF模型的网络，可能一体化的完成中文和英文分词，词性标注，实体识别。主要包括原始文本数据，数据转换,训练脚本,预训练模型,可用于序列标注研究.注意：唯一需要实现的逻辑是将用户数据转化为序列模型。分词准确率约为93%，词性标注准确率约为90%，实体标注（在本样本上）约为85%。
NeuralMachineTranslation
基于seq2seq的神经网络翻译
PythonTranslation
python-flask框架是实现简单的多语言翻译系统，会持续改进
RepeatedQueryUtil
文本查重
rnwexcel
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stewin7/Bayesian-Analysis-with-Python
《用Python做贝叶斯分析》
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【最终版本】期末项目 语音识别和机器翻译系统
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记录小润了解的各种机器学习算法的实现以及基础概念，包括有监督学习，无监督学习，分类，聚类，回归；神经元模型，多层感知器，BP算法；损失函数，激活函数，梯度下降法；全连接网络、卷积神经网络、递归神经网络；训练集，测试集，交叉验证，欠拟合，过拟合；数据规范化等
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Chinese & English Cws Pos Ner Entity Recognition implement using CNN bi-directional lstm and crf model with char embedding.基于字向量的CNN池化双向BiLSTM与CRF模型的网络，可能一体化的完成中文和英文分词，词性标注，实体识别。主要包括原始文本数据，数据转换,训练脚本,预训练模型,可用于序列标注研究.注意：唯一需要实现的逻辑是将用户数据转化为序列模型。分词准确率约为93%，词性标注准确率约为90%，实体标注（在本样本上）约为85%。
stewin7/NeuralMachineTranslation
基于seq2seq的神经网络翻译
stewin7/PythonTranslation
python-flask框架是实现简单的多语言翻译系统，会持续改进
stewin7/RepeatedQueryUtil
文本查重
stewin7/rnwexcel
stewin7/scik-learn-learn-Chinese-text-classider
使用scik-learn 实现k-means，KNN,SVM,贝叶斯，topic_extraction等算法，同时评估分类的准确率，召回率和F值。语料库是中文文本
stewin7/tensorflow-101
learn code with tensorflow