基于统计学习方法角度谈谈CRF 作者:白宁超 2016年8月2日13:59:46 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语…

参考博客 Liam Q博客 和李航的<统计学习方法> 感知机学习旨在求出将训练数据集进行线性划分的分类超平面,为此,导入了基于误分类的损失函数,然后利用梯度下降法对损失函数进行极小化,从而求出感知机模型.感知机模型是神经网络和支持向量机的基础.下面分别从感知机学习的模型.策略和算法三个方面来介绍. 1. 感知机模型 感知机模型如下: f(x)= sign(w*x+b) 其中,x为输入向量,sign为符号函数,括号里面大于等于0,则其值为1,括号里面小于0,则其值为-1.w为权值向量,b为偏置.…

上午在网上看到了斯考特·杨(Scott Young)的快速学习方法,感觉很受鼓舞. 现在已经读研究生了,可是发现自己自从上大学以来到现在,发现自己的学习方法有很大的问题. 我是个特别喜欢读书的人,在大学四年中,读了很多很多书籍,可是到现在,似乎都全部忘记了,书中的知识一点都没有记住,真感觉花费那么多时间,看了那么多的书,可是没有一本是自己记得牢的.我之前也一直在反思这个问题,是不是我哪里出了问题,可是人的思想习惯总是习惯于呆在惰性区域.我之前也试图做过改正,但是都没有坚持下来,今天看了斯考特·杨…

原文作者:anytao—王涛 他的著作:<你必须知道的.Net> 关于这个问题,也有不少刚刚入行的朋友向我问起.我想可能一千个人就有一千个答案,我不能保证自己的想法适合于所有的人,但是这确实是我自己的体会和经历,希望能给你一些参考的价值.同时,我也严正的声明,我也是个学习者,也在不断的追求,所以这里的体会只是交流,并非说教. 作为同行,首先恭喜你进入了一个艰难困苦和其乐无穷并存的行业,这是软件的现状,也是软件的未来.如果你想迅速成功,或者发家致富,显然是个难以实现的梦想.老Bill和李彦宏在这…

最近网友candycat1992的新书<Unity Shader入门精要>出版了,估计万千的中国unity开发者又要掀起一波学Shader热潮了.我也想把自己这几年学习Shader的一些历程和心得记录下来.一来当给自己的学习做个记录,二来是给更多的后来人留些参考. 写之前先声明几点: 1. 本文标题中的Shader并不特指Unity Shader,本文也不涉及任何代码细节,仅是讨论学习方法. 2. 图形技术的水很深,我还只是个小学生,只是单纯的分享自己的学习历程,大神看到了别见怪. 3. 每个…

使用机器学习方法解决问题时,有较多模型可供选择. 一般的思路是先根据数据的特点,快速尝试某种模型,选定某种模型后, 再进行模型参数的选择(当然时间允许的话,可以对模型和参数进行双向选择) 因为不同的模型具有不同的特点, 所以有时也会将多个模型进行组合,以发挥"三个臭皮匠顶一个诸葛亮的作用", 这样的思路, 反应在模型中,主要有两种思路:Bagging和Boosting 1. Bagging Bagging 可以看成是一种圆桌会议, 或是投票选举的形式,其中的思想是:"群众的眼…

学习ios(必看经典)牛人40天精通iOS开发的学习方法 描述 这是一套从一个对iOS开发感兴趣的学员到iOS开发高手的系统.专业的课程体系.以培养企业开发真正需要的人才为目标,每个知识点都用案例来讲解.也适合想提升技能的已从事iOS开发的工作人员以最短时间内提升技能的从业者. 目标 通过本系列课程的学习,希望使一个对iOS开发感兴趣,想从事iOS开发的学员,成为一名真正iOS开发人员,iOS从业者,iOS技术大牛,最重要的是学会解决开发中遇到困难的方法. 建议 建议学员,尤其是初学者,一定要打…

提升方法的基本思路 在概率近似正确(probably approximately correct,PAC)学习的框架中, 一个概念(一个类),如果存在一个多项式的学习算法能够学习它,并且正确率很高,那么就称这个概念是强可学习的: 一个概念,如果存在一个多项式的学习算法能够学习它,学习的正确率仅比随机猜测略好,那么就称这个概念是弱可学习的. Schapire后来证明强可学习与弱可学习是等价的,也就是说,在PAC学习的框架下, 一个概念是强可学习的充分必要条件是这个概念是弱可学习的.   对于分类问…

原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7797502 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machine…

你想做什么数据库 Oracle? db2?我是做Oracle的 DB2帮不了你 oracle的体系太庞大了,对于初学者来说,难免会有些无从下手的感觉,什么都想学,结果什么都学不好,所以把学习经验共享一下,希望让刚刚入门的人对oracle有一个总体的认识,少走一些弯路.   一.定位 oracle分两大块,一块是开发,一块是管理.开发主要是写写存储过程.触发器什么的,还有就是用Oracle的Develop工具做form.有点类似于程序员,需要有较强的逻辑思维和创造能力,个人觉得会比较辛苦,是青春饭…