前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《NLP文本分类算法集锦》，内包含了各种常见的中英文文本分类算法，以及常见的NLP任务：情感分析、新闻分类以及谣言检测等。文本分类是NLP的必备入门任务，在搜索、推荐、对话等场景中随处可见，并有情感分析、新闻分类、标签分类等成熟的研究分支和数据集。不同模型的适用场景不同，常用的模型有：Fasttext、TextCNN、DPCNN、TextRCNN、BiLSTM+Attention、HAN、LSTM、Transformer、BERT、Capsule、TextGCN等。文本分类广泛应用于长短文本分类、情感分析、新闻分类、事件类别分类、政务数据分类、商品信息分类、商
前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《Pandas数据分析处理》，内包含了各种常见的数据处理，以及Pandas内置函数的使用方法，帮助我们快速便捷的处理表格数据。正在更新中~✨🚨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPandas版本：1.3.5Numpy版本：1.19.3🌠『精品学习专栏导航帖』🎠【Pandas数据处理100例目录】Python数据分析玩转Excel表格数据🎠🐳最适合入门的100个深度学习实战项目🐳🐙【PyTorch深度学习项目实战100例目录】项目详解+数据集+完整源码🐙🐶【机器学习入门项目10例目录】项目详解+数据集+完整源码
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🚨注意🚨：最近经粉丝反馈，发现有些订阅者将此专栏内容进行二次售卖，特在此声明，本专栏内容仅供学习，不得以任何方式进行售卖，未经作者许可不得对本专栏内容行使发表权、署名权、修改权、发行权、转卖权、信息网络传播权，如有违者，追究其法律责任。前言👑最近很多订阅了🔥《深度学习100例》🔥的用户私信咨询基于深度学习实现时间序列的相关问题，为了能更清晰的说明，所以建立了本专栏专门记录基于深度学习的时间序列预测方法，帮助广大零基础用户达到轻松入门。👑本专栏适用人群：🚨🚨🚨深度学习初学者，刚刚接触时间序列的用户群体，专栏将具体讲解如何快速搭建深度学习模型用自己的数据集实现时间序列预测，快速让新手小白能够对基于
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前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。正在更新中~✨🚨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPyTorch版本：1.11.0PyG版本：2.1.0🌠『精品学习专栏导航帖』🐧【Matplotlib绘制图像目录】Python数据可视化之美🐧🎠【Pandas数据处理100例目录】Python数据分析玩转Excel表格数据🎠🐳最适合入门的100个深度学习实战项目🐳🐙【PyTo
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