https://www.jianshu.com/p/162c9ec713cf 摘要: 让我们走进K-Means算法的“前世今生”以及和它有关的十个有趣的应用案例. K-means算法具有悠久的历史,并且也是最常用的聚类算法之一.K-means算法实施起来非常简单,因此,它非常适用于机器学习新手爱好者.首先我们来回顾K-Means算法的起源,然后介绍其较为典型的应用场景. 起源 1967年,James MacQueen在他的论文<用于多变量观测分类和分析的一些方法>中首次提出 “K-means”

scikit learn 模块 调参 pipeline+girdsearch 数据举例:文档分类数据集 fetch_20newsgroups #-*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.linear_model import SGDClassifier from sklearn.grid_search import GridSearchCV from sk

英文词干提取器,import nltk,porter = nltk.PorterStemmer(),porter.stem('lying') . 词性标注器,pos_tag处理词序列,根据句子动态判断,import nltk,text = nltk.word_tokenize("And now for something completely different”),nltk.pos_tag(text) .CC 连接词,RB 副词,IN 介词,NN 名次,JJ 形容词. 标注自定义词性标注语料库

原文:UWP-MSDN文档分类 UWP学习目录整理 0x00 可以忽略的废话 10月6号靠着半听半猜和文字直播的补充看完了微软的秋季新品发布会,信仰充值成功,对UWP的开发十分感兴趣,打算后面找时间学习一下.谁想到学习的欲望越来越强烈,干脆把UWP学习提上了日程,马上开始.之前有过2年WPF开发经验,过渡到UWP应该不会特别困难.第一步就是找点学习教程了,找了一圈发现还是MSDN比较靠谱.https://msdn.microsoft.com/en-us/library/windows/apps/

[内容指引] 1.确定"新增文档分类"的流程及所需的参数 2.根据业务规则设计测试用例 3.为测试用例赋值并驱动开发 一.确定"新增文档分类"的流程及所需的参数 假定本项目由五部分组成:客户端.Zuul微服务网关."项目管理"微服务."团队管理"微服务和"文档管理"微服务.微服务网关是客户端和微服务之间的桥梁.客户端和微服务之间参数的传递模型如下:  1.在客户端Post提交Form表单,需要提供&quo

[内容指引] 1.确定"修改文档分类"的微服务接口及所需的参数 2.设计测试用例及测试用例合并 3.为测试用例赋值并驱动开发 上一篇我们通过17个测试用例完成了"新增文档分类"这个业务的单元测试.本篇接着示范如何对修改文档分类的业务编写测试代码: 一.确定"修改文档分类"的微服务接口及所需的参数 1.接口 "文档"微服务的Rest接口"/category/modify" 2.所需参数 修改文档分类时,不允许

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51525308 吉布斯采样的实现问题 本文主要说明如何通过吉布斯采样进行文档分类(聚类),当然更复杂的实现可以看看吉布斯采样是如何采样LDA主题分布的[主题模型TopicModel:隐含狄利克雷分布LDA]. 关于吉布斯采样的介绍文章都停止在吉布斯采样的详细描述上,如随机采样和随机模拟:吉布斯采样Gibbs Sampling(why)但并没有说明吉布斯采样到底如何实现的(how)? 也就是具体怎么实现

现在的程序员越来越多,大部分的程序员都想着自己能够进入大厂工作,但每个人的能力都是有差距的,所以并不是人人都能跨进BATJ.即使如此,但身在职场的我们一刻也不能懈怠,既然对BATJ好奇,那么就要朝这个目标努力下去.以下是阿里在职P7整理出来的最“硬核”的面试文档,文档内容包含的专题非常多,可以免费分享给大家学习. 由于篇幅有限,以下只展示了这份文档的部分题目内容,题目答案也只展示了截图,可能因为压缩问题看不清楚,所以需要完整版的面试问题及答案的小伙伴,这些资料加入我的Java进阶裙:730863

KNN K-Means 1.分类算法 聚类算法 2.监督学习 非监督学习 3.数据类型:喂给它的数据集是带label的数据,已经是完全正确的数据 喂给它的数据集是无label的数据,是杂乱无章的,经过聚类后才变得有点顺序,先无序,后有序 4.训练过程:没有明显的前期训练过程,属于memory-based learning 有明显的前期训练过程 5.K的含义:来了一个样本x,要给它分类,即求出它的y,就从数据集中,在x附近找离它最近的K个数据点,这K个数据点,类别c占的个数最多,就把x的label

下载地址1:https://securityswitch.googlecode.com/files/SecuritySwitch%20v4.2.0.0%20-%20Binary.zip 下载地址2:http://url.cn/SOzKPC 安全开关(Security Switch)使各种asp.net网络应用程序可以自动切换页面请求/资源之间的HTTP和HTTPS协议而不需要在HTML中编写绝对url. 通过2.x以上版本的Security Switch(支持asp.net2以及更高版本.net

Security Switch 4.2 =================== Security Switch enables various ASP.NET applications to automatically switch requests for pages/resources between the HTTP and HTTPS protocols without the need to write absolute URLs in HTML markup. With deprec

# coding: utf-8 import tensorflow as tf class TCNNConfig(object): """CNN配置参数""" embedding_dim = 20 # 词向量维度 seq_length = 100 # 序列长度 num_classes = 73 # 类别数 num_filters = 256 # 卷积核数目 kernel_size = 5 # 卷积核尺寸 vocab_size = 5000 # 词

摘  要  在搜索引擎的检索结果页面中,用户经常会得到内容相似的重复页面,它们中大多是由于网站之间转载造成的.为提高检索效率和用户满意度,提出一种基于特征向量的大规模中文近似网页检测算法DDW(Detect near-Duplicate WebPages ).试验证明,比起其他网页去重算法(I-Match),DDW具有很好的抵抗噪声的能力及近似线性的时间和空间复杂度,在大规模实验中获得良好测试结果. 关键词  网页去重算法   特征向量   近似网页   支持向量机 第一部分介绍现有去重算法:第

传统的 hash 算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值,原理上相当于伪随机数产生算法.产生的两个签名,如果相等,说明原始内容在一定概 率 下是相等的:如果不相等,除了说明原始内容不相等外,不再提供任何信息,因为即使原始内容只相差一个字节,所产生的签名也很可能差别极大.从这个意义 上来 说,要设计一个 hash 算法,对相似的内容产生的签名也相近,是更为艰难的任务,因为它的签名值除了提供原始内容是否相等的信息外,还能额外提供不相等的 原始内容的差异程度的信息. 而 Google 的

·背景 在知道KNN之前,楼主有时候会粗糙地做一些分类模型的计算.在拜读了Orisun大神[http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2162393.html]的一些文章从中得到了一些启发,这些天突发奇想决定把N年前的分类模型按照KNN的思路重写,重新把大神的思路形象地再回溯一下,方便后人更加清晰的认识整个过程.很多时候,历史的进步来源于前辈们的传道.授业.解惑.既然大神给JAVA,不材这边就继续补充一个C++的,为陷在JAVA中的斗士们吹一曲老

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 关于相似性以及文档特征.词特征有太多种说法.弄得好乱,而且没有一个清晰逻辑与归类,包括一些经典书籍里面也分得概念模糊,所以擅自分一分. ---------------------------------------------- 一.单词的表示方式 1.词向量 词向量是现行较为多的方式,另外一篇博客已经写了四种词向量的表达方式,两两之间也有递进

从单一图像中提取文档图像:ICCV2019论文解读 DewarpNet: Single-Image Document Unwarping With Stacked 3D and 2D Regression Networks 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Das_DewarpNet_Single-Image_Document_Unwarping_With_Stacked_3D_and_2D_Regressio

自动文档摘要评价方法大致分为两类: (1)内部评价方法(Intrinsic Methods):提供参考摘要,以参考摘要为基准评价系统摘要的质量.系统摘要与参考摘要越吻合, 质量越高. (2)外部评价方法(Extrinsic Methods):不提供参考摘要,利用文档摘要代替原文档执行某个文档相关的应用.例如:文档检索.文档聚类.文档分类等, 能够提高应用性能的摘要被认为是质量好的摘要. 其中内部评价方法,是比较直接比较纯粹的,被学术界最常使用的文摘评价方法,将系统生成的自动摘要与专家摘要采用一定

1.创建一个itext的简单示例 a.导包(pom.xml文件) <dependencies> <dependency> <groupId>com.lowagie</groupId> <artifactId>itext</artifactId> <version>4.2.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.i

原文标题:Adding images and layout to your Docx4j-generated word documents, part 1 原文链接:http://blog.iprofs.nl/2012/10/22/adding-images-and-layout-to-your-docx4j-generated-word-documents-part-1/ 原文作者:lvdpal 发表日期:2012年10月22日 注:由于我对docx4j也不是很熟悉,所以很多专业名词不会翻译,

1.查看目录下的文档 a) ls(list):查看目录下的所有文档或者文档的信息. 命令行:ls [-a][-A] [-f][-F][-h][-l][-r][-R][-S][-t] 目录名称  //注:还有一些不常用的没有列举出来,更多命令可查询http://man.linuxde.net/ls   -a :全部的文档,连同隐藏文档( 开头为.的档案) 一起列出来   -A :全部的文档,连同隐藏文档,但不包括.与..这两个目录   -f :直接列出结果,而不进行排序 (ls 预设会以档名排序!