vocab的格式如下所示,每个词和对应100维的向量: </s> 0.004003 0.004419 -0.003830 -0.003278 0.001367 0.003021 0.000941 0.000211 -0.003604 0.002218 -0.004356 0.001250 -0.000751 -0.000957 -0.003316 -0.001882 0.002579 0.003025 0.002969 0.001597 0.001545 -0.003803 -0.004096…

起源:决策树切分数据集 决策树每次决策时,按照一定规则切分数据集,并将切分后的小数据集递归处理.这样的处理方式给了线性回归处理非线性数据一个启发. 能不能先将类似特征的数据切成一小部分,再将这一小部分放大处理,使用线性的方法增加准确率呢? Part I:  树的枝与叶 枝:二叉 or 多叉? 在AdaBoost的单决策树中,对于连续型数据构建决策树,我们采取步进阈值切分2段的方法.还有一种简化处理,即选择子数据集中的当前维度所有不同的值作为阈值切分. 而在CART里,大于阈值归为左孩子,小于阈值…

非常感谢http://www.cnblogs.com/skyblog/p/5044486.html 关于架构,笔者认为并不是越复杂越好,而是相反,简单就是硬道理也提现在这里.这也是微服务能够流行的原因,看看市场上曾经出现的服务架构:EJB.SCA.Dubbo等等,都比微服务先进,都比微服务功能完善,但它们都没有微服务这么深入民心,就是因为他们过于复杂.简单就是高科技,苹果手机据说专门有个团队研究如何能让用户更加简单的操作.大公司都是由小公司发展起来的,如果小公司在开始技术选型时感觉某个框架费时费…

之前一篇写了关于基于权重的 Boosting 方法 Adaboost,本文主要讲述 Boosting 的另一种形式 Gradient Boosting ,在 Adaboost 中样本权重随着分类正确与否而在下一次迭代中动态发生改变:Gradient Boosting 并没有样本权重的概念,它也采用 Additive Model ,每次迭代时,用损失函数刻画目标值与当前模型输出的差异,损失函数的负梯度则可以近似代表目标值与当前输出的残差,本次迭代产生的模型拟合该残差建立基学习器,然后加到整体模型即…

    关于架构,笔者认为并不是越复杂越好,而是相反,简单就是硬道理也提现在这里.这也是微服务能够流行的原因,看看市场上曾经出现的服务架构:EJB.SCA.Dubbo等等,都比微服务先进,都比微服务功能完善,但它们都没有微服务这么深入民心,就是因为他们过于复杂.简单就是高科技,苹果手机据说专门有个团队研究如何能让用户更加简单的操作.大公司都是由小公司发展起来的,如果小公司在开始技术选型时感觉某个框架费时费力就不会选择,而小公司发展到大公司的过程,一般也伴随着系统不断优化的过程,而不断优化往往不会…

MapReducer源码解析(笔记)   第一步,读取数据源,将每一行内容解析成一个个键值对,每个键值对供map函数定义一次,数据源由FileInputFormat:指定的,程序就能从地址读取记录,读取的记录每一行内容是如何转换成一个个键值对?Mapper函数是如何调用键值对?这是由InputFormatClass完成的,它在我们的例子中的具体实现类是TextInputFormat(Text是普通的文本,log日志,数据库中的数据就不是),总的来说:TextInputFormat把数据源中的数据…

中文分词技术 中文自动分词可主要归纳为“规则分词”“统计分词”和“混合分词”,规则分词主要是通过人工设立词库,按照一定方式进行匹配切分,实现简单高效,但对新词很难进行处理,统计分词能够较好应对新词发现能特殊场景,但太过于依赖语料的质量,因此实践中多是采用两者的结合,即混合分词. 1.1 规则分词 基于规则的分词是一种机械分词方法,主要是通过维护词典,在切分语句时,将语句的每个字符串与词表中的词进行逐一匹配,找到则切分,否则不予切分. 按照匹配切分的方式,主要有正向最大匹配法.逆向最大匹配法以及双…

 本篇文章主要介绍下Xgboost算法的原理和公式推导.关于XGB的一些应用场景在此就不赘述了,感兴趣的同学可以自行google.下面开始: 1.模型构建 构建最优模型的方法一般是最小化训练数据的损失函数,用L表示Loss Function(),F是假设空间: \[ L = min_{f \in F} \ \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}L(y_i,f(x_i)) \quad \text{(1)} \] 上述(1)式就是俗称的经验风险最小化,当训练数据集较小时,很容易过拟合,所…

阐述一个案例,最近在开发中遇到一个问题.自己在代码的主分支拉了一个分支,开始快乐的开发修改了.同事小明也在主分支拉了一个分支,也在快乐的修改.小明的开发速度很快,一个问题很快就解决了,并且把自己的代码,提交合并到主分支了.当我完成自己的工作,去主分支进行代码的合并的时候,发现不能提交了.那么问题了来了,关于我们在开发中遇到的这些问题是如何解决的呢. 一个思路就是 首先在本地也创建一个主分支,拉取主分支的代码到本地的主分支,然后合并本地主分支和自己分支的代码.遇到冲突解决掉,然后提交自己分支的代码…

无限存储之胖文本数据库TTD(Thick Text Database) 阅读:  评论:  作者:Rybby  日期:  来源:rybby.com 所谓的“胖”就是多.大.丰富的意思,像我们平时看到的胖客户端.胖操作系统.胖文本编辑器等各种应用中的“胖”,就是指丰富多样的功能:这里的胖文本数据库的“胖”是指无限多.无限大的意思,结合数据库一起来说就是可以存储无限多数据的数据库. 说到数据库,想必大家都很熟悉了,但说到文本数据库未必所有人都熟悉.数据库就是存储数据的仓库,只要能存储数据的东西就可以…