齐夫定律(英语:Zipf's law,IPA英语发音:/ˈzɪf/)是由哈佛大学的语言学家乔治·金斯利·齐夫(George Kingsley Zipf)于1949年发表的实验定律. 它可以表述为: 在自然语言的语料库里,一个单词出现的频率与它在频率表里的排名成反比. 所以,频率最高的单词出现的频率大约是出现频率第二位的单词的2倍, 而出现频率第二位的单词则是出现频率第四位的单词的2倍. 这个定律被作为任何与幂定律概率分布有关的事物的参考. 目录 1 例子 2 遵循该定律的现象 3 参见 4 延伸…

Let f(w) be the frequency of a word w in free text. Suppose that all the words of a text are ranked according to their frequency, with the most frequent word first. Zipf’s Law states that the frequency of a word type is inversely proportional to its…

w https://www.bing.com/knows/search?q=马太效应&mkt=zh-cn&FORM=BKACAI 马太效应(Matthew Effect),指强者愈强.弱者愈弱的现象,广泛应用于社会心理学.教育.金融以及科学领域.马太效应,是社会学家和经济学家们常用的术语,反映的社会现象是两极分化,富的更富,穷的更穷.名字来自圣经<新约·马太福音>一则寓言:“凡有的,还要加倍给他叫他多余:没有的,连他所有的也要夺过来”.“马太效应”与“平衡之道”相悖:与“二八定…

http://www.360doc.com/content/10/0811/00/84590_45147637.shtml 英美在互联网具有绝对霸权 Zipf定律是美国学者G.K.齐普夫提出的.可以表述为:在自然语言的语料库里,一个单词出现的次数与它在频率表里的排名成反比. Zipf定律描述 编辑 1935年,哈佛大学的 语言学专家Zipf在研究英文单词出现的频率时,发现如果把单词出现的频率按由大到小的顺序排列,则每个单词出现的频率与它的名次的常数次幂存在简单的反 比关系,这种分布就称为Zipf…

幂次法则分布和高斯分布是两种广泛存在的数学分布.可以预测和统计相关数据. pig中用其处理数据倾斜,实现负载均衡. 个体的规模和其名次之间存在着幂次方的反比关系,R(x)=ax(-b次方) 其中,x为规模(如:人口.成绩.营业额-),R(x)为其名次(第1名的规模最大),a为系数,b为幂次.当二边均取对数(log)时,公式成为log(R(x)) = log(a) - b˙log(x).若以log(R(x))为X轴,log(x)为Y轴,其分布图呈直线,斜率为负.斜率之绝对值越小,代表规模差异越小.…

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频)https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share http://www.360doc.com/content/10/0811/00/84590_45147637.shtml 英美在互联网具有绝对霸权 Zip…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

阶段性总结 Boolean retrieval 单词搜索 [Qword1 and Qword2]               O(x+y) [Qword1 and Qword2]- 改进: Galloping Search   O(2a*log2(b/a)) [Qword1 and not Qword2]        O(m*log2n)  [Qword1 or not Qword2]           O(m+n) [Qword1 and Qword2 and Qword3 and ...…

关系:Vocabulary vs. collection size Heaps’ law: M = kTbM is the size of the vocabulary, T is the number of tokens in the collec*on Typical values: 30 ≤ k ≤ 100 and b ≍ 0.5σ log M = log K -­ b*log T 关系:Vocabulary中每个term的量 vs. 该term的次序 Zipf’s law: cfi =…

TF/IDF(term frequency/inverse document frequency) 的概念被公认为信息检索中最重要的发明. 一. TF/IDF描述单个term与特定document的相关性 TF(Term Frequency): 表示一个term与某个document的相关性.公式为: 这个term在document中出现的次数除以该document中所有term出现的总次数. IDF(Inverse Document Frequency)表示一个term表示document的主…