前言 自然语言处理 ( Natural Language Processing, NLP) 是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向.它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,用于分析理解机器与人之间的交互,常用的领域有:实体识别.文本纠错.情感分析.文本分类.关键词提取.自动摘要提取等方面.本文将从分词.词频.词向量等基础领域开始讲解自然语言处理的原理,讲解 One-Hot.TF-IDF.PageRank 等算法及 LDA.LDiA.LSA 等语义分析的原理.介绍

分析文本内容基本的步骤:提取文本中的词语 -> 统计词语频率 -> 词频属性可视化.词频:能反映词语在文本中的重要性,一般越重要的词语,在文本中出现的次数就会越多.词云:让词语的频率属性可视化,更加直观清晰.文本下载地址(http://www.yuandn.com/booktxt/59797/#download 效果图是将老九门12章后面内容删除后结果) 目录: 效果示例图 分词包介绍及安装 词云包介绍安装 分词统计 词云展现  效果示例图: 分词包介绍及安装: R分词包:Rwordseg.r

简介: 对于管理流程咨询项目.大型信息化建设项目和套装管理软件实施项目,对业务环境的分析和理解对项目的成功至关重要.系统.全面理解 IT 系统所处的业务环境,可以帮助 IT 系统能提供正确系统功能,并加速 IT 系统的部署和推广,从而实现 IT 和业务的一致性.统一建模语言(Unified Modeling Language, UML)作为完备的.标准化的建模语言,可应用于业务系统建模. 本文将基于一个技术评审管理流程范例来阐述如何利用 UML 进行业务建模,并介绍如何在大型业务建模项目中应用

原文  http://dataunion.org/14072.html 主题 特征选择 scikit-learn 作者: Edwin Jarvis 特征选择(排序)对于数据科学家.机器学习从业者来说非常重要.好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点.底层结构,这对进一步改善模型.算法都有着重要作用. 特征选择主要有两个功能: 减少特征数量.降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的.通常情况下,我

特征选择(排序)对于数据科学家.机器学习从业者来说非常重要.好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点.底层结构,这对进一步改善模型.算法都有着重要作用. 特征选择主要有两个功能: 减少特征数量.降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的.通常情况下,我们经常不管三七二十一,选择一种自己最熟悉或者最方便的特征选择方法(往往目的是降维,而忽略了对特征和数据理解的目的). 在许多机器学习相关的书里,很难

目录 特征选择 (feature_selection) Filter 1. 移除低方差的特征 (Removing features with low variance) 2. 单变量特征选择 (Univariate feature selection) Wrapper 3. 递归特征消除 (Recursive Feature Elimination) Embedded 4. 使用SelectFromModel选择特征 (Feature selection using SelectFromMode

#### [转载]原文地址:http://dataunion.org/14072.html 特征选择(排序)对于数据科学家.机器学习从业者来说非常重要.好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点.底层结构,这对进一步改善模型.算法都有着重要作用. 特征选择主要有两个功能: 减少特征数量.降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的.通常情况下,我们经常不管三七二十一,选择一种自己最熟悉或者最方便的特征

1. 自然语言处理简介 根据工业界的估计,仅有21% 的数据是以结构化的形式展现的[1].在日常生活中,大量的数据是以文本.语音的方式产生(例如短信.微博.录音.聊天记录等等),这种方式是高度无结构化的.如何去对这些文本数据进行系统化分析.理解.以及做信息提取,就是自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)需要做的事情. 在NLP中,常见的任务包括:自动摘要.机器翻译.命名体识别(NER).关系提取.情感分析.语音识别.主题分割,等等-- 在NLP与深度学习系

本文写于圣诞节北京下午慵懒的午后.本文偏技术向,不过应该大部分人能看懂. 五年之痒 2016年,能记入个人年终总结的事情没几件,其中一个便是开源了Hawk.我花不少时间优化和推广它,得到的评价还算比较正面,因为负面评价也没什么渠道进我耳朵. 不过你知道我写这个东西花了多久吗? 掐头去尾,这是第五个年头了. 读研究生伊始,实验室开始做数据挖掘,但我发现大家做研究,都是一段段的代码,遇到新问题,就不得不再拷贝一份修改,很少想过复用.于是我便花了一年的时间,开发了一款现在看起来配色丧心病狂的"数据挖掘

I. 正则表达式(regular expression) 正则表达式是专门处理文本字符串的正式语言(这个是基础中的基础,就不再详细叙述,不了解的可以看这里). ^(在字符前): 负选择,匹配除括号以外的字符.比如[^A-W]匹配所有非大写字符:[^e^]匹配所有e和^以外的字符 |:或者.比如a|b|c等价于[a-c] *:匹配大于等于0个符号前面的字符:+:匹配至少一个前面的字符:.:匹配所有单个字符:?:匹配0或1个前面的字符 \:转义符:将特殊字符转化为简单字符.比如.匹配所有字符,.匹配

Office Visio,是VISIO公司在91年推出的用于制作图表的软件(现在微软收购),在早期它主要用作商业图表制作,后来随着版本的不断提高,新增了许多功能.大多数图形软件程序依赖于艺术技能.Office Visio便于IT和商务专业人员就复杂信息.系统和流程进行可视化处理.分析和交流的软件.可促进对系统和流程的了解,深入了解复杂信息并利用这些知识做出更好的业务决策.使用Visio可视方式传递重要信息就像打开模板.将形状拖放到绘图中以及对即将完成的工作应用主题一样轻松. Office Vis

参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_620be62e0100iqyb.html (BIM名词和术语(四)- IFC/STEP/EXPRESS) IFC标准使用形式化的数据规范语言EXPRESS 来描述建筑产品数据.EXPRESS语言定义在STEP国际标准中.下面,我们简单介绍STEP标准和EXPRESS语言. STEP - Standard for teh Exchange of Product Model Data - 产品数据交换标准(STEP标准) 国际标准

支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本 .非线性及高维模式识别 中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中.支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小 原理基础上的,根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度,Accuracy)和学习能力(即无错误地识别任意样本的能力)之间寻求最佳折衷,以期获得最好的推广能力(或称泛化能力).SVM理论的学习,请参

近几年来,人工智能的信息以不同形式霸占着我们的眼球,我们知道AlphaGo.微软小冰.Sophia,了解过自动驾驶.无人机.智能家居等,深知人工智能是在记忆力.学习力.运算力方面都远超人类的存在,但人工智能在我们脑海中仍然难有一个清晰的形象.为什么? 现在几乎所有人都在谈论AI,那么 1.人们常说的AI是什么? AI主要可分为3类,目前人们所说的的人工智能AI是特定领域的人工智能,在学术上还有通用人工智能AGI,它的定义其实是非类人的人工智能,它没有感情,没有自我意识,但是它是一个通用的人工智能

ElasticSearch搜索 最基础的搜索: curl -XGET http://localhost:9200/_search 返回的结果为: { "took": 2, "timed_out": false, "_shards": { "total": 16, "successful": 16, "failed": 0 }, "hits": { "tota

参见 基于中文人员特征的性别判定方法  理论,告诉一个名字,来猜猜是男是女,多多少少有点算命的味道.此命题是一种有监督的学习方法,从标注好的训练数据学习到一个预测模型,然后对未标注的数据进行预测. 1.首先,有监督的学习方法,就需要这样一批标注数据:大量的人名,以及其性别.训练数据集参考 SofaSofa-数据科学社区 及其它网页爬取的数据: 2.对下载的数据进行清洗及特征提取,其流程如下: 根据姓氏辞典把姓氏去掉,留下不带姓氏的名字: 参见上一篇论文,特征有三个维度,分别用X1,X2,X3(=

前言:近期,智能大数据服务商“个推”推出了应用统计产品“个数”,今天我们就和大家来谈一谈个数实时统计与AI数据智能平台整合架构设计. 很多人可能好奇,拥有数百亿SDK的个推,专注消息推送服务多年,现在为什么要做应用统计?毕竟市面上已经有非常多的类似产品了.我认为答案是“天时地利人和”. 首先是天时.目前,互联网行业已发展到了所谓的“下半场”甚至是“加时赛”,运营工作走向精细化,DAU和效果被放到第一位,从业者们也逐步认识到数据优化及使用良好的模型的重要性. 其二是地利.个推经过多年的积累,拥有了

一小时了解数据挖掘⑤数据挖掘步骤&常用的聚类.决策树和CRISP-DM概念 接前面系列4篇: 一小时了解数据挖掘①:解析常见的大数据应用案例 一小时了解数据挖掘②:分类算法的应用和成熟案例解析 一小时了解数据挖掘③:详解大数据挖掘の分类技术 一小时了解数据挖掘④:商务智能原理解读の数据挖掘九大定律 数据挖掘有很多不同的实施方法,如果只是把数据拉到Excel表格中计算一下,那只是数据分析,不是数据挖掘.本文主要讲解数据挖掘的基本规范流程.CRISP-DM和SEMMA是两种常用的数据挖掘流程. 数据

查询优化 1 从提高查询精确度进行优化: 本部分主要针对全文搜索进行探究. 1.1 倒排索引 1.1.1 什么是倒排索引: 一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成,对于其中每个词,有一个包含它的文档列表. 倒排索引的好处: 当输入一些关键词进行匹配时,包含关键词越多的文档,得分越高,即,相关度越大. 如何建立倒排索引: 好像ES会为所有精确值字段或全文字段分词后的词条自动创建倒排索引. 1.2 分析 1.2.1 什么是分析: 分析包括两部分,分词和标准化. 什么是分词: 将字符串切分成词条的

导读:上次给徒弟验收UML的项目,在验收的时候提出了很多问题,徒弟也暴露了一些问题.说好我们一起总结成长的,由于最近的事儿,比较忙,所以现在进行总结.上次会议中说到要用门卫思维去总结这部分的知识点,用这种思维方式去总结,这是第一次,嘿嘿,请大家多多指教了. 一.UML是什么 首先,UML的一种面向对象的建模语言,那么,除了UML之外,还有哪些建模语言呢? 1,Booch方法:一种使用的面向对象的概念模型.缺点:对模型中规则的完全正确应用有一定的难度 2,OMT方法:Object Modeling

上期为大家介绍了requests库的基本信息以及使用requests库爬取某东的商品页,收到了很多同学的反馈说期待猪哥的更新,猪哥感到非常开心,今天就带大家来玩一把刺激的! 一.需求背景 在实际开发过程中,在我们动手开发之前,都是由产品经理为我们(测试.前端.后端.项目经理等)先讲解一下需求,我们了解了需求之后,才开始一起来讨论技术方案.我们自己实现一些小功能时同样需要讨论需求,也就是告诉别人我们为什么要做这个东西?或者我们想利用这款产品解决什么问题. 我们常常看到一些有关充气娃娃的表情包和图片