【训练LSTM模型进行情感分类在IMDB数据集上,使用Keras API(Trains an LSTM model on the IMDB sentiment classification)】教程文章相关的互联网学习教程文章

用mapreduce 处理气象数据集【代码】

用mapreduce 处理气象数据集编写程序求每日最高最低气温,区间最高最低气温气象数据集下载地址为:ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa按学号后三位下载不同年份月份的数据(例如201506110136号同学,就下载2013年以6开头的数据,看具体数据情况稍有变通)解压数据集,并保存在文本文件中对气象数据格式进行解析编写map函数,reduce函数将其权限作出相应修改本机上测试运行代码放到HDFS上运行将之前爬取的文本文件上传到hdfs上用...

助力中文文字识别突破,美团公开首个真实场景招牌图像数据集【图】

美团作为全球最大的本地生活服务平台,拥有由遍布全国的市场人员所拍摄的众多门脸招牌图片数据。每张图片都是由全国的不同个人,采用不同设备,在不同地点,不同时间和不同环境下所拍摄的不同目标,是难得的可以公正评价算法鲁棒性和识别效果的图片数据,挑战也非常大。 近年来业界围绕着文字检测和文字识别提出了许多有效的算法和技术方案。由于之前公开的数据集普遍以英文为主,因此所提出的技术方案对中文特有问题关注不足。表现...

训练LSTM模型进行情感分类在IMDB数据集上,使用Keras API(Trains an LSTM model on the IMDB sentiment classification)【代码】

from keras.preprocessing import sequencefrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense, Embeddingfrom keras.layers import LSTMfrom keras.datasets import imdbmax_features = 20000maxlen = 80 # cut texts after this number of words (among top max_features most common words)batch_size = 32print(Loading data...) (x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=max_feat...