word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包,它简单.高效,因此引起了非常多人的关注.因为 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在两篇相关的论文 [3,4] 中并没有谈及太多算法细节,因而在一定程度上添加了这个工具包的神奇感. 一些按捺不住的人于是选择了通过解剖源码的方式来一窥到底,出于好奇,我也成为了他们中的一员. 读完代码后.认为收获颇多,整理成文,给有须要的朋友參考. 相关链接 (一)文件夹和前言 (二)…

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主要参考:    word2vec 中的数学原理详解                 自己动手写 word2vec…

主要参考:    word2vec 中的数学原理详解                 自己动手写 word2vec 编码的话,根是不记录在编码中的 这一篇主要讲的就是霍夫曼树(最优二叉树)和编码.  参考   快速画出哈夫曼树 / 霍夫曼树 / 最优树   了解其构成.    哈夫曼树及 python 实现 python 代码 构建霍夫曼树 ,获得霍夫曼编码    简单实现: #节点类 class Node(object): def __init__(self,name=None,value=N…

最近在看词向量了,因为这个概念对于语言模型,nlp都比较重要,要好好的学习一下.把网上的一些资料整合一下,搞个系列. 主要参考:    word2vec 中的数学原理详解                 自己动手写 word2vec word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包,它简单.高效,因此引起了很多人的关注. 由于 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在两篇相关的论文 [3,4] 中并没有谈及太多算法细节,…

欢迎关注我的博客专栏"图像处理中的数学原理具体解释" 全文文件夹请见 图像处理中的数学原理具体解释(总纲) http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/48467225 假设你对PCA的推导和概念还不是非常清楚.建议阅读本文的前导文章 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50372906 6.4.3 主成分变换的实现 本小节通过一个算例验证一下之前的推导.在前面给出的…