NLP - Log-linear Models
1.The Language Modeling Problem
2.Log-linear models
2.1 Define
2.2 Result
2.3 Further Define
2.4 for other problem
我们要做的是重新设计feature函数,以及改变一下 history的的定义(也就是上面的x),上面我们是使x=w1,w2…wi-1
3.Maximum-Likelihood Estimation for Log-liner Model
3.1 introduction
3.2 Regularization
这样的话如果v过大就会招致penalty
4、Log-Linear Models for History-based Parsing
4.1回顾下Log-Linear Taggers
4.2 History-Based Models
假设我们能够将一颗树表示为一系列的decisions,假设为m个,我们有:
4.3Ratnaparkhi's Parser:
1. Part-of-speech tags
2. Chunks
3. Remaining structure
4.4 Applying a Log-Linear Model
4.5 Search Problem
NLP - Log-linear Models的更多相关文章
- 广义线性模型(Generalized Linear Models)
前面的文章已经介绍了一个回归和一个分类的例子.在逻辑回归模型中我们假设: 在分类问题中我们假设: 他们都是广义线性模型中的一个例子,在理解广义线性模型之前需要先理解指数分布族. 指数分布族(The E ...
- Regression:Generalized Linear Models
作者:桂. 时间:2017-05-22 15:28:43 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6890048.html 前言 本文主要是线性回归模型,包括: ...
- Generalized Linear Models
作者:桂. 时间:2017-05-22 15:28:43 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6890048.html 前言 主要记录python工具包:s ...
- Andrew Ng机器学习公开课笔记 -- Generalized Linear Models
网易公开课,第4课 notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes1.pdf 前面介绍一个线性回归问题,符合高斯分布 一个分类问题,logstic回 ...
- 斯坦福CS229机器学习课程笔记 part3:广义线性模型 Greneralized Linear Models (GLMs)
指数分布族 The exponential family 因为广义线性模型是围绕指数分布族的.大多数常用分布都属于指数分布族,服从指数分布族的条件是概率分布可以写成如下形式:η 被称作自然参数(nat ...
- [Scikit-learn] 1.1 Generalized Linear Models - from Linear Regression to L1&L2
Introduction 一.Scikit-learning 广义线性模型 From: http://sklearn.lzjqsdd.com/modules/linear_model.html#ord ...
- [Scikit-learn] 1.5 Generalized Linear Models - SGD for Regression
梯度下降 一.亲手实现“梯度下降” 以下内容其实就是<手动实现简单的梯度下降>. 神经网络的实践笔记,主要包括: Logistic分类函数 反向传播相关内容 Link: http://pe ...
- [Scikit-learn] 1.5 Generalized Linear Models - SGD for Classification
NB: 因为softmax,NN看上去是分类,其实是拟合(回归),拟合最大似然. 多分类参见:[Scikit-learn] 1.1 Generalized Linear Models - Logist ...
- [Scikit-learn] 1.1 Generalized Linear Models - Logistic regression & Softmax
二分类:Logistic regression 多分类:Softmax分类函数 对于损失函数,我们求其最小值, 对于似然函数,我们求其最大值. Logistic是loss function,即: 在逻 ...
- ON THE EVOLUTION OF MACHINE LEARNING: FROM LINEAR MODELS TO NEURAL NETWORKS
ON THE EVOLUTION OF MACHINE LEARNING: FROM LINEAR MODELS TO NEURAL NETWORKS We recently interviewed ...
随机推荐
- mysql主备搭建
mysql主备搭建参考文档https://www.cnblogs.com/clsn/p/8150036.html前提条件:系统:Ubuntu 16.04.6 LTSMySQL版本:5.7.24主库IP ...
- shiro系列一、认识shiro
Apache Shiro是Java的一个安全框架.目前,使用Apache Shiro的人越来越多,因为它相当简单,对比Spring Security,可能没有Spring Security做的功能强大 ...
- QT学习之路DAY1之初学QT的小项目
以下所有代码均利用软件QT5编写 项目一:Hello world! 利用QTcreator创建项目 修改main.cpp代码为 #include "mainwindow.h" #i ...
- [Abp vNext微服务实践] - 启动流程
前几篇分别介绍了abp vNext微服务框架和微服务CI/CD环境搭建,本篇开始介绍vNext微服务框架的开发环境搭建. 环境准备 官方介绍的系统架构图如下: 上图中身份服务和网关服务已经集成在系统中 ...
- RocketMQ原理分析 文章 精选【收集】
一. 推荐文章 1.以下来自OSChina的 mingxungu https://itzones.cn/ RocketMQ运维监控 RocketMQ刷盘策略 RocketMQ消息重试 RocketMQ ...
- CF1157F Maximum Balanced Circle
思路 观察到答案一定是连续的一段下凸函数或者上凸函数 直接模拟找出即可 时间复杂度为\(O(n)\) 代码 #include <cstdio> #include <cstring&g ...
- C# 异步编程 (12)
异步编程重要性 C# 5.0 提供了更强大的异步编程.添加两个新的关键字 async 和 await . 使用异步编程,方法调用是在后台运行(通常在线程或任务的帮助下),并且不会阻塞调用线程. 3种不 ...
- VSCODE常用插件使用记录
常用必备: 1.vscode-icon 让 vscode 资源树目录加上图标,必备良品! 2.Path Intellisense 自动路劲补全,默认不带这个功能的 3.beautify Beautif ...
- ACM-ICPC 2017 西安赛区现场赛 A. XOR(线性基+线段树)
题目链接:https://nanti.jisuanke.com/t/20749 参考题解:https://blog.csdn.net/Lee_w_j__/article/details/8266418 ...
- libev+TCP服务器事件轮询实例demo
#include <stdio.h> #include <netinet/in.h> #include <arpa/inet.h> #include <std ...