一.句法分析 1.定义 句法分析判断输入的单词序列(一般为句子)的构成是否合乎给定的语法,并通过构造句法树来确定句子的结构以及各层次句法成分之间的关系,即确定一个句子中的哪些词构成一个短语,哪些词是动词的主语或宾语等问题. 2.主流技术 基于统计的方法是现阶段句法分析的主流技术.常见的概率句法分析模型包括概率上下文无关模型.基于历史的句法分析模型.层次化渐进式的句法分析模型和中心词驱动的句法分析模型.综合多种模型而实现的句法分析器种类繁多,目前在开源中文句法分析器中比较具有代表性有Stanfor

已迁移到我新博客,阅读体验更佳parsing:NLP之chart parser句法分析器 完整代码实现放在我的github上:click me 一.任务要求 实现一个基于简单英语语法的chart句法分析器. 二.技术路线         采用自底向上的句法分析方法,简单的自底向上句法分析效率不高,常常会重复尝试相同的匹配操作(回溯之前已匹配过).一种基于图的句法分析技术(Chart Parsing)被提出,它把已经匹配过的结果保存起来,今后需要时可直接使用它们,不必重新匹配.(动态规划) cha

Hanlp是由一系列模型与算法组成的工具包,目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用.Hanlp具备功能完善.性能高效.架构清洗.语料时新.可自定义的特点:提供词法分析(中文分词.磁性标注.命名实体识别).句法分析.文本分类和情感分析等功能. 本篇将用户输入的语句根据词库进行分词.关键词提取.摘要提取.词库维护.   工具类名称:DKNLPBase 1.标准分词 方法签名:List<Term> StandardTokenizer.segment(String txt); 返回:分词列表. 签名

本文为本人学习pyhanlp的笔记,大多知识点来源于GitHubhttps://github.com/hankcs/HanLP/blob/master/README.md,文中的demo代码来源于该GitHub主 what's the pyhanlp pyhanlp是HanLP的Python接口,支持自动下载与升级HanLP,兼容py2.py3. 安装 pip install pyhanlp 安装时可能遇到的问题: 报错:error: Microsoft Visual C++ 14.0 is r

最近在跟coursera上斯坦福大学的算法专项课,其中开篇提到了两个整数相乘的问题,其中最简单的方法就是模拟我们小学的整数乘法,可想而知这不是比较好的算法,这门课可以说非常棒,带领我们不断探索更优的算法,然后介绍可以通过使用分而治之的思想来解决这个问题.下面对该问题的方法以及实现进行介绍. 问题定义 输入:2个n位的整数x和y 输出:x * y 如求: 1234567891011121314151617181*2019181716151413121110987654 的结果 求解该问题要注意的是

作者:韩信子@ShowMeAI,路遥@ShowMeAI,奇异果@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/256 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 ShowMeAI为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learn

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斯坦福大学机器学习,EM算法求解高斯混合模型.一种高斯混合模型算法的改进方法---将聚类算法与传统高斯混合模型结合起来的建模方法, 并同时提出的运用距离加权的矢量量化方法获取初始值,并采用衡量相似度的方法来融合高斯分量.从对比结果可以看出,基于聚类的高斯混合模型的说话人识别相对于传统的高斯混合模型在识别率上有所提高. ------------------------------ 高斯模型有单高斯模型(SGM)和混合高斯模型(GMM)两种. (1)单高斯模型: 为简单起见,阈值t的选取一般靠经验值

在有监督学习里面有几个逻辑上的重要组成部件[3],初略地分可以分为:模型,参数 和 目标函数.(此部分转自 XGBoost 与 Boosted Tree) 一.模型和参数   模型指给定输入xi如何去预测 输出 yi.我们比较常见的模型如线性模型(包括线性回归和logistic regression)采用 二.目标函数:损失 + 正则 模型和参数本身指定了给定输入我们如何做预测,但是没有告诉我们如何去寻找一个比较好的参数,这个时候就需要目标函数登场了.一般的目标函数包含下面两项 常见的误差函数有

一.认识句法分析 首先,了解一下句法分析到底是什么意思?是做什么事情呢?顾名思义,感觉是学习英语时候讲的各种句法语法.没错!这里就是把句法分析过程交给计算机处理,让它分析一个句子的句法组成,然后更好理解句子的语义信息.这就是NLP的目的,也就是AI的目标. 句法分析(syntactic parsing)是自然语言处理中的关键技术之一,基本任务是确定句子的句法结构(syntactic structure)或句子中词汇之间的依存关系.句法分析分为:句法结构分析和依存关系分析.本博文将详细介绍句法结构

Kmeans算法简介 作为无监督学习领域的一种简单的算法,Kmeans在实际应用中却是相当广泛的.其过程是通过不断交替迭代求得最优的类中心以及每个样本所属类别,具体步骤如下: 确定类别个数k 随机初始化k个类的中心,分别为(\mu_1, \mu_2, -, \mu_k ) 确定每个样本类别,原则为样本与类中心距离最小,即 \begin{aligned} c^{(i)}=\underset{j}{arg min}Dist(x^{(i)}, \mu_j) \end{aligned} 更新每个类的中心

转载请注明:http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9113681 最近在看Ng的机器学习公开课,Ng的讲法循循善诱,感觉提高了不少.该系列视频共20个,每看完一个视频,我都要记录一些笔记,包括公式的推导,讲解时候的例子等.按照Ng的说法,公式要自己推理一遍才能理解的通透,我觉得自己能够总结出来,发到博客上,也能达到这个效果,希望有兴趣的同学要循序渐进,理解完一个算法再开始学另外一个算法,每个算法总结一遍,虽然看起来很慢,但却真

下图为四种不同算法应用在不同大小数据量时的表现,可以看出,随着数据量的增大,算法的表现趋于接近.即不管多么糟糕的算法,数据量非常大的时候,算法表现也可以很好. 数据量很大时,学习算法表现比较好的原理: 使用比较大的训练集(意味着不可能过拟合),此时方差会比较低:此时,如果在逻辑回归或者线性回归模型中加入很多参数以及层数的话,则偏差会很低.综合起来,这会是一个很好的高性能的学习算法.

一般来说,召回率和查准率的关系如下:1.如果需要很高的置信度的话,查准率会很高,相应的召回率很低:2.如果需要避免假阴性的话,召回率会很高,查准率会很低.下图右边显示的是召回率和查准率在一个学习算法中的关系.值得注意的是,没有一个学习算法是能同时保证高查准率和召回率的,要高查准率还是高召回率,取决于自己的需求.此外,查准率和召回率之间的关系曲线可以是多样性,不一定是图示的形状. 如何取舍查准率和召回率数值: 一开始提出来的算法有取查准率和召回率的平均值,如下面的公式average=(P+R)/2

误差分析可以更系统地做出决定.如果你准备研究机器学习的东西或者构造机器学习应用程序,最好的实践方法不是建立一个非常复杂的系统.拥有多么复杂的变量,而是构建一个简单的算法.这样你可以很快地实现它.研究机器学习的问题时,会花一天的时间试图很快的把结果搞出来.即便效果不好,运行得不完美,通过交叉验证来检验数据,一旦做完,就可以画出学习曲线.通过画出学习曲线以及检验误差来找出算法是否有高偏差和高方差的问题,或者别的问题.在这样分析之后,再来决定用更多的数据训练,或者加入更多的特征变量.这么做的原因是刚接

绘制学习曲线非常有用,比如你想检查你的学习算法,运行是否正常.或者你希望改进算法的表现或效果.那么学习曲线就是一种很好的工具.学习曲线可以判断某一个学习算法,是偏差.方差问题,或是二者皆有. 为了绘制一条学习曲线,通常先绘制出训练集数据的平均误差平方和(Jtrain),或者交叉验证集数据的平均误差平方和(Jcv).将其绘制成一个关于参数m的函数.也就是一个关于训练集.样本总数的函数.m一般是一个常数,比如m等于100,表示100组训练样本.但我们要自己取一些m的值,也就是说对m的取值做一点限制,

算法正则化可以有效地防止过拟合, 但正则化跟算法的偏差和方差又有什么关系呢?下面主要讨论一下方差和偏差两者之间是如何相互影响的.以及和算法的正则化之间的相互关系 假如我们要对高阶的多项式进行拟合,为了防止过拟合现象,我们要使用图下所示的正则化.因此我们试图通过下面的正则化项,来让参数的值尽可能小.正则化项的求和范围,照例取为j等于1到m,而非j等于0到m. 然后我们来分析以下三种情形.第一种情形:正则化参数lambda取一个比较大的值(比如lambda的值取为10000甚至更大).在这种情况下,

怎样评价我们的学习算法得到的假设以及如何防止过拟合和欠拟合的问题. 当我们确定学习算法的参数时,我们考虑的是选择参数来使训练误差最小化.有人认为,得到一个很小的训练误差一定是一件好事.但其实,仅仅是因为这个假设具有很小的训练误差,当将其样本量扩大时,会发现训练误差变大了,这说明它不是一个好的假设.比如下图,拟合的非常好,一旦样本量改变,其训练误差随之增大. 那么我们如何判断一个假设是否是过拟合的呢?我们可以画出假设函数h(x),然后观察.但对于更一般的情况,特征有很多个,比如下图.想要通过画出假

在前面几课里的学习算法的思路都是给定数据集以后.确定基于此数据集的最佳如果H函数,通过学习算法确定最佳如果H的各个參数,然后通过最佳如果函数H得出新的数据集的结果.在这一课里介绍了一种新的思路,它的核心思想是直接计算各种如果的最高概率,然后拟合各个如果的最高概率參数,并利用拟合得到的如果概率,计算出新的数据集的概率,选取概率最高的如果直接得出分类类别. 整个生成学习算法的精髓在于条件概率的使用.在二元分类里,也能够称为分别算法.在给定的数据集里确定p(y) 和p(x|y),然后根据贝叶斯定理.得

  Motivate MergeSort是个相对古老的算法了,为什么现在我们还要讨论这么古老的东西呢?有几个原因: 它虽然年龄很大了,但是在实践中一直被沿用,仍然是很多程序库中的标准算法之一. 实现它的本质是分治思想,是一个理解分治算法思想的好例子,好起点. 本文会使用“递归树”来对它进行运行时间分析,后面会集合这种思路生成“主方法”. 题目   输入一个数组,数组里面的每个数字是不重复的,输出是已经排序好的数组. 比如输入的是: 期望输出的是: 可能之前我们有所知道一些排序算法,比如Selec

大概用了一个月,Andrew Ng老师的机器学习视频断断续续看完了,以下是个人学习笔记,入门级别,权当总结.笔记难免有遗漏和误解,欢迎讨论. 鸣谢:中国海洋大学黄海广博士提供课程视频和个人笔记,在此深表感谢!