IT-贪心-知识图谱
资源介绍
《IT-贪心-知识图谱》是一套深入浅出的知识图谱构建与学习方法资源。本资源包含了从基础知识到高级应用的全面教程，涵盖了任务学习、rah mb、k-ram模型、词向量、文本表示、命名实体识别、关系抽取等关键知识点。视频教程详细讲解了如何利用4、a组件、kaka、aa等工具和框架进行知识图谱的构建与维护。每一项任务都是精心设计，旨在帮助学习者逐步掌握知识图谱的核心技术和应用方法。
本资源适用于对知识图谱感兴趣的学习者，无论是初学者还是有经验的研究者，都能从中获得宝贵的知识和技能提升。
资源目录结构(只展示部分的文件和文件夹，以下文件快照生成于2024-11-17)
资源投诉
IT-贪心-知识图谱2.28 GB资料133.42 MB
任务学习58 作业：完整的实时风控系统搭建.txt657.00 B
知识图谱h.zip23.25 MB知识图谱H2.zip42.14 MB任务学习9 csv数据包.rar4.88 KB任务学习86 演示数据下载.zip3.09 MB任务学习8 Neo4j学习资料.zip165.00 KB任务学习0 apoc插件包.zip9.64 MB任务4 项目作业2（更新7）.zip35.30 MB任务8 作业数据和说明.zip19.83 MB
任务学习26 pom文件.md3.83 KB任务学习22 RDD学习参考文档.md316.00 B任务学习8 spark集群环境安装.md2.80 KB任务学习7 Scala环境安装.md736.00 B
任务学习59 transe →公益知识库.mp422.71 MB任务学习58 回顾训练过程 →公益知识库.mp494.88 MB任务学习57 节点的向量化表示 →公益知识库.mp446.87 MB任务学习56 graph embedding →公益知识库.mp422.92 MB任务学习55 cluster listing embedding →公益知识库.mp476.36 MB任务学习54 modification2-adapting training for congregated →公益知识库.mp481.53 MB任务学习53 modification-booked listing as global context →公益知识库.mp498.77 MB任务学习52 session →公益知识库.mp4117.32 MB任务学习5 airbnb →公益知识库.mp466.10 MB任务学习50 高斯嵌入模型 →公益知识库.mp435.43 MB任务学习49 矩阵分解 →公益知识库.mp424.08 MB任务学习48 cbow模型 →公益知识库.mp416.23 MB任务学习47 skip-gram模型与知识图谱的关系 →公益知识库.mp414.68 MB任务学习46 基于负采样的skip-gram模型的求解方法 →公益知识库.mp464.42 MB任务学习45 skip-gram模型详解 →公益知识库.mp444.60 MB任务学习44 skip-gram模型中的概率表示 →公益知识库.mp413.06 MB任务学习43 学习词向量核心思想 →公益知识库.mp4135.33 MB任务学习42 词向量的可视化 →公益知识库.mp449.34 MB任务学习4 从独热编码到分布式表示 →公益知识库.mp478.19 MB任务学习40 文本的独热编码表示 →公益知识库.mp435.50 MB任务学习38 马尔科夫实例的代码验证 →公益知识库.mp425.01 MB任务学习37 马尔科夫的基本概念 →公益知识库.mp415.90 MB任务99：hanlp的简单介绍及环境安装 →公益知识库.mp448.36 MB任务98：distant-supervision →公益知识库.mp475.40 MB任务97：snowball - step4 记录评估（tuple evaluation） →公益知识库.mp429.50 MB任务96：snowball - step3 模板评估（pattern evaluation） →公益知识库.mp420.06 MB任务95：snowball - step2 添加记录（tuple generation） →公益知识库.mp416.45 MB任务94：snowball - step 生成模板（pattern generation） →公益知识库.mp441.49 MB任务93：snowball - pattern representation →公益知识库.mp457.07 MB任务92：bootstrap的缺点 →公益知识库.mp417.30 MB任务9：bootstrap方法 →公益知识库.mp415.84 MB任务90：基于监督学习的关系挖掘 →公益知识库.mp438.40 MB任务89：基于规则的方法-is-a关系挖掘 →公益知识库.mp430.31 MB任务88：关系抽取-基于模板的方法 →公益知识库.mp410.66 MB任务87：关系抽取方法 →公益知识库.mp45.73 MB任务86：关系抽取介绍 →公益知识库.mp48.82 MB任务85：通过crf命名实体识别 →公益知识库.mp467.61 MB任务84：如何抽取每个单词的特征 →公益知识库.mp498.75 MB任务83：利用随机森林来构建命名实体识别分类器 →公益知识库.mp478.36 MB任务82：如何搭建命名实体识别分类器 →公益知识库.mp474.50 MB任务8：变量处理 →公益知识库.mp428.52 MB任务80：命名识别识别分类算法-特征提取 →公益知识库.mp435.61 MB任务7：jdbc →公益知识库.mp458.44 MB任务79：命名实体识别-分类器(2) →公益知识库.mp435.61 MB任务79：命名实体识别-分类器 →公益知识库.mp423.45 MB任务78：基于规则的命名实体识别 →公益知识库.mp416.63 MB任务77：评估命名实体识别 →公益知识库.mp437.26 MB任务76：实体命名识别重要性 →公益知识库.mp415.20 MB任务75：文本的表示6 →公益知识库.mp437.00 MB1、本网站数据来自互联网，通过自动抓取公开网页链接构建数据库，系统将基于链接特征选择性收录符合收录标准的内容
2、根据用户输入的关键词，通过智能算法自动匹配并展示相关第三方网页链接。所有搜索结果均为实时动态生成
3、本站不控制、修改第三方网页内容，不对其可用性、准确性负责
4、搜索结果中的广告及推广内容不代表本站推荐或担保
5、所有内容获取/呈现均通过自动化程序完成，无人工干预
下载提示