文件名称：wikicomment:在Kaggle上进行有毒评论分类挑战的笔记本
文件大小：338KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-31 05:22:41
JupyterNotebook
有毒评论分类挑战笔记本 在其上查看该比赛的详细信息 要求 数据可以从下载一些笔记本使用GloVe预先训练的单词向量。 可以在下载（请注意版本）。 到目前为止，Kaggle得分 RCNN-0.9721 字符级深RCNN-0.9750 Logistic回归+朴素贝叶斯SVM-0.9797 RCNN v2-0.9799 合并的RCNN-0.9837 LG NB-SVM +合并RCNN集成-0.9850 LG NB-SVM + RCNNv3 + CharRCNN集成-0.9855
【文件预览】：
wikicomment-master
----.gitattributes(66B)
----Multi-channel RCNN Performance Analysis.ipynb(25KB)
----Multi RCNN Analysis.ipynb(17KB)
----Pooled RCNN performance analysis.ipynb(62KB)
----Pooled RCNNv2 submission.ipynb(18KB)
----RCNN performance analysis.ipynb(63KB)
----NB-SVM Linear Model Analysis.ipynb(16KB)
----RCNN submission.ipynb(16KB)
----Multi-channel CNN Performance Analysis.ipynb(15KB)
----capsulelayers.py(9KB)
----Multi RCNN Submission.ipynb(16KB)
----Char-level RCNN Submission.ipynb(21KB)
----README.md(773B)
----RCNN v2 performance analysis.ipynb(72KB)
----CNN performance analysis.ipynb(59KB)
----Deeper RCNN performance analysis.ipynb(66KB)
----Deeper RCNN performance analysis-Copy1.ipynb(66KB)
----__pycache__()
--------attention_decoder.cpython-35.pyc(8KB)
--------capsulelayers.cpython-35.pyc(7KB)
----analysis.ipynb(47KB)
----analysis-Copy1.ipynb(47KB)
----.gitignore(90B)
----Pooled RCNN Learning Rate Tuning.ipynb(218KB)
----Blend Submission.ipynb(2KB)
----RCNN v4 Analysis.ipynb(22KB)
----Pooled RCNN submission.ipynb(14KB)
----attention_decoder.py(15KB)