学习sklearn之文本特征提取
上次总结了文本特征的选择，这次来看看提取。
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学习sklearn之朴素贝叶斯
学习了大半年的自然语言处理了，自己也陆陆续续的实现了一些机器学习算法，还有分词算法。一开始的时候还很开心，到后来发现，算法越学越复杂，自己实现的越来越困难，愁人的是程序的效果往往还不如开源包自带的效果好。 心态从一开始决定所有效果实现都用自己编的的程序来跑，到现在想了想还是太傻太天真。开源库这种东西，真是需要学习的。
Read more关于logistic算法
学习了一段时间的机器学习，感觉有梯度下降算法，logistic算法，还有神经网络的基础——单层感知机和线性神经网络有一些共同点，可以互相帮助理解。于是乎，记录下来，让自己在写的同时理解的更加透彻。
Read more梯度下降算法
机器学习什么的还是要打牢基础，每个算法尽量都自己实现一遍。最近在看斯坦福大牛Andrew Ng的机器学习公开课，这是第一篇——线性回归...
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