原文地址:https://www.jianshu.com/p/c1e4f42b78d7 一.基于知识的表征 参见图1.1,WordNet中包含同义词集(synonym sets)和上位词(hypernyms, is a关系). 其存在的问题为: 作为资源来说是好的,但是它失去了词间的细微差别: 比如说"good"和"full"同义是需要在一定的上下文中才能成立的. 易错过词的新义,基本不可能时时保持up-to-date: 是人为分的,所以是主观的结果: 需要花费很多…

1.基于知识的表征 如WordNet(图1-1),包含同义词集(synonym sets)和上位词(hypernyms,is a关系). 存在的问题: 作为资源来说是好的,但是它失去了词间的细微差别,比如说"good"和"full"同义是需要在一定的上下文中才能成立的: 易错过词的新义,基本不可能时时保持up-to-date: 是人为分的,所以是主观的结果: 需要花费很多的人力去创建和调整: 很难计算出准确的词间相似度. 2.基于数据库的表征 2.1 词本身 2.1…

转自:http://zengzhaozheng.blog.51cto.com/8219051/1557054 一.概述 这2个月为公司数据挖掘系统做一些根据用户标签情况对用户的相似度进行评估,其中涉及一些推荐算法知识,在这段时间研究了一遍<推荐算法实践>和<Mahout in action>,在这里主要是根据这两本书的一些思想和自己的一些理解对分布式基于ItemBase的推荐算法进行实现.其中分两部分,第一部分是根据共现矩阵的方式来简单的推算出用户的推荐项,第二部分则是通过传统的相…

自动编码器是一种有三层的神经网络:输入层.隐藏层(编码层)和解码层.该网络的目的是重构其输入,使其隐藏层学习到该输入的良好表征. 自动编码器神经网络是一种无监督机器学习算法,其应用了反向传播,可将目标值设置成与输入值相等.自动编码器的训练目标是将输入复制到输出.在内部,它有一个描述用于表征其输入的代码的隐藏层. 自动编码器的目标是学习函数 h(x)≍x.换句话说,它要学习一个近似的恒等函数,使得输出 x^ 近似等于输入 x.自动编码器属于神经网络家族,但它们也和 PCA(主成分分析)紧密相关.…

Python基于共现提取<釜山行>人物关系 一.课程介绍 1. 内容简介 <釜山行>是一部丧尸灾难片,其人物少.关系简单,非常适合我们学习文本处理.这个项目将介绍共现在关系中的提取,使用python编写代码实现对<釜山行>文本的人物关系提取,最终利用Gephi软件对提取的人物关系绘制人物关系图. 2. 课程知识点 本课程项目完成过程中将学习: 共现网络的基本原理 Python代码对<釜山行>中人物关系提取的具体实现 jieba库的基本使用 Gephi软件的基…

试题描述 给定n*n由0和1组成的矩阵,如果矩阵的每一行和每一列的1的数量都是偶数,则认为符合条件. 你的任务就是检测矩阵是否符合条件,或者在仅改变一个矩阵元素的情况下能否符合条件. "改变矩阵元素"的操作定义为0变成1或者1变成0. 输入格式 输入n + 1行,第1行为矩阵的大小n(0 < n < 100),以下n行为矩阵的每一行的元素,元素之间以一个空格分开. 输出格式 如果矩阵符合条件,则输出OK:如果矩阵仅改变一个矩阵元素就能符合条件,则输出需要改变的元素所在的行号…

嵌入式设备中数码管显示“0~F”的方式是:定义了一个数组,里面含有16个元素,分别代表0~F,这样可以方便以后的调用.共阳极数码管编码表:unsigned char table[]={0xc0,0xf9,0xa4,0xb0,0x99,0x92,0x82,0xf8,0x80,0x90,0x88,0x83,0xc6,0xa1,0x86,0x8e}; 共阴极数码管编码表: unsigned char table[]={0x3f,0x06,0x5b,0x4f,0x66,0x6d,0x7d,0x07,0x…

1.安装方式 CDH的离线部署安装,即Parcel包(推荐) 2.角色规划 三个节点对应的角色: 3.基本环境配置(在每个节点上都要配置) (1)关闭防火墙 #/etc/init.d/iptables stop # chkconfig --level 345 iptables off (2)关闭seliux # vim /etc/sysconfig/selinux SELINUX=disabled (3)ip和主机名对应 #vim /etc/hosts 172.16.101.54    sht-…

#include<iostream> using namespace std; int main() { long long start, end , i, check, b, c, cnt=; cin >> start >> end >> check;//输入范围与要查的数字: for (i = start; i <= end; i++)//一到n进行循环: { b = i;//为了不改变i的值,就把i赋值给一个数: while (b != )//如…

1.kappa值 2. library(car)vif(lm.sol) 得到各个系数的方差膨胀因子,当0<VIF<10的时候,不存在多重共线性,当10<=VIF<100,存在较强的多重共线性,当VIF>=100,多重共线性非常严重.…