从今天起开始写自然语言处理的实践用法,今天学了文本分类,并没用什么创新的东西,只是把学到的知识点复习一下 性别识别(根据给定的名字确定性别) 第一步是创建一个特征提取函数(feature extractor):该函数建立了一个字典,包含给定姓名的有关特征信息. >>> def gender_features(word): ... return {'last_letter': word[-1]} >>> gender_features('Shrek') {'last_le

自然语言处理中算法设计有两大部分:分而治之 和 转化 思想.一个是将大问题简化为小问题,另一个是将问题抽象化,向向已知转化.前者的例子:归并排序:后者的例子:判断相邻元素是否相同(与排序). 这次总结的自然语言中常用的一些基本算法,算是入个门了. 递归 使用递归速度上会受影响,但是便于理解算法深层嵌套对象.而一些函数式编程语言会将尾递归优化为迭代. 如果要计算n个词有多少种组合方式?按照阶乘定义:n! = n*(n-1)*...*1 def func(wordlist): length = le

经过之前几篇博客的解说,我们已经成功搭建了MFC应用框架,并实现了主要的图像显示和人脸检測程序,在这篇博文中我们要向当中加入性别识别代码. 关于性别识别,之前已经专门拿出两篇博客的篇幅来进行解说.这里不再赘述.详细參见:C++开发人脸性别识别教程(5)--通过FaceRecognizer类实现性别识别和C++开发人脸性别识别教程(6)--通过SVM实现性别识别. 一.分类器训练 在进行人脸性别识别之前须要训练性别识别的分类器,而分类器的训练过程是相对耗时的(大约五分钟),因此这里我们採用离线训练

在之前的博客中我们已经将项目中用到的算法表述完成,包含人脸检測算法以及四种性别识别算法,在这篇博客中我们将着手搭建主要的MFC框架. 一.框架概况 在这篇博文中我们将搭建最主要的MFC框架.绘制MFC界面. 二.搭建流程 1.新建一个MFCproject并配置OpenCv 打开VS.按下"ctrl+n",在新建窗体中选择"MFC应用程序",命名为GenderRecognitionMFC: 单击确定,程序类型选择"基于对话框",MFC使用选择&qu

在之前的博客中已经攻克了人脸检測的问题,我们计划在这篇博客中介绍人脸识别.性别识别方面的相关实现方法. 事实上性别识别和人脸识别本质上是相似的,由于这里仅仅是一个简单的MFC开发,主要工作并不在算法研究上,因此我们直接将性别识别视为一种特殊的人脸识别模式. 人脸识别可能须要分为几十甚至上百个类(由于有几十甚至上百个人).而性别识别则是一种特殊的人脸识别--仅仅有两个类. 一.基本工具 通过OpenCv进行性别识别的基本工具是FaceRecognizer.这是OpenCv2.x版本号中的一个主要的

自然语言处理(NLP)相关学习资料/资源 1. 书籍推荐 自然语言处理 统计自然语言处理(第2版) 作者:宗成庆 出版社:清华大学出版社:出版年:2013:页数:570 内容简介:系统地描述了神经网络之前的基于统计的NLP方法,能够对NLP各项任务以及经典的算法学习了解. 数学之美(第2版) 作者:吴军 出版社:人民邮电出版社:出版年:2014:页数:312 内容简介:讲解了NLP里常用的数学模型,并把高深的数学原理讲得更加通俗易懂,让非专业读者也能领略数学的魅力. Speech and Lan

[TOC] 前言 在自然语言处理过程中,经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性,我们都知道文本是一种高维的语义空间,如何对其进行抽象分解,从而能够站在数学角度去量化其相似性.而有了文本之间相似性的度量方式,我们便可以利用划分法的K-means.基于密度的DBSCAN或者是基于模型的概率方法进行文本之间的聚类分析:另一方面,我们也可以利用文本之间的相似性对大规模语料进行去重预处理,或者找寻某一实体名称的相关名称(模糊匹配).而衡量两个字符串的相似性有很多种方法,如最直接的利用hashcode,以

浏览以下内容前,请点击并阅读 声明 6 类型推测 java编译器能够检查所有的方法调用和对应的声明来决定类型的实参,即类型推测,类型的推测算法推测满足所有参数的最具体类型,如下例所示: //泛型方法的声明 static <T> T pick(T a1, T a2) { return a2; } //调用该方法,根据赋值对象的类型,推测泛型方法的类型参数为Serializable //String和ArrayList<T>都实现接口Serializable,后者是最具体的类型 Ser

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Empiricial Risk Minimization 统计学习理论是整个机器学习到框架.试想我们学习的目的是什么呢?当然是为了具备用合理的方式处理问题的能力.统计学习理论要解决的问题就是基于数据找到一个预测函数.经验风险最小化(Empiricial Risk Minimization,ERM)[2]是统计学习理论中准则之一,常用于给出学习算法(learning algorithms)性能的理论边界. 假定给定两个数据空间\(X\)和\(Y\), 我们想学习到一个假设函数(hypothesis

PS:内容来源于网络 一.简介         Python是一种面向对象.直译式计算机程序设计语言,由Guido van Rossum于1989年底发明.由于他简单.易学.免费开源.可移植性.可扩展性等特点,Python又被称之为胶水语言.下图为主要程序语言近年来的流行趋势,Python受欢迎程度扶摇直上. 二.数据分析路径 由于Python拥有非常丰富的库,使其在数据分析领域也有广泛的应用.由于Python本身有十分广泛的应用,本期Python数据分析路线图主要从数据分析从业人员的角度讲述P

岗位级别:T4 岗位职责: 1.负责匹配系统的架构设计 2.负责网页抽取.实体识别.匹配等算法设计 3.核心代码编写,代码review 任职要求: 1.熟悉机器学习.自然语言处理理论和算法2.三年以上的自然语言处理.机器学习相关项目经验 3.在项目中应用机器学习算法解决过具体问题4.熟悉海量数据处理技术,hadoop 等 5.有较强的编程开发能力,精通python/java/scala 之一6.对自然语言处理.机器学习技术有很强的热情,能够承受较大的工作压力 感兴趣的同学,可以联系我,我帮忙推荐

无监督学习 前面已经说过了无监督学习的概念.无监督学习在实际的工作中应用还是比较多见的. 从典型的应用上说,监督学习比较多用在"分类"上,利用给定的数据,做出一个决策,这个决策在有限的给定可能性中选择其中一种.各类识别.自动驾驶等都属于这一类. 无监督学习则是"聚类",算法自行寻找输入数据集的规律,并把它们按照规律分别组合,同样特征的放到一个类群.像自然语言理解.推荐算法.数据画像等,都属于这类(实际实现中还是比较多用半监督学习,但最早概念的导入还是属于无监督学习)

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Python的第三方库多的超出我的想象. python 第三方模块 转 https://github.com/masterpy/zwpy_lst   Chardet,字符编码探测器,可以自动检测文本.网页.xml的编码. colorama,主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用. Prettytable,主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出. difflib,Python标准库,计算文本差异 Levenshtein,快速计算字符串相似度. fuzzywuzzy,字符串模糊匹配. esm

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Link:https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1195 Solution: 看到数据范围n<=12,就要往状压DP上想 为了保证后项无关性,首先肯定要先将已被包含的子串去除,这样保证两个串合并时必然是首尾相接 接下来预处理出第i个串接在第j个串后需要的长度,暴力即可 记录最后一个串,设 dp[s][i] 为选择的集合为 s,最后一个串是 i 的最小长度,枚举前一个串进行转移即可 此题要求保证字典序最小,因此要同时记录 dp[s][i]

自己一直学习计算机视觉方面的东西,现在想学习一下数据挖掘跟搜索引擎,自己基础也有点薄弱,看朱明的那本数据挖掘,只能片面的了解这个数据挖掘.不过最近有一本书 机器学习实战,于是乎通过实战的形式了解一下基本的算法的执行过程.在算法当中,很多都是相通的,模式识别.机器学习.数据挖掘.自然语言处理等等这些算法归结起来其实差不了多少,题外话不多说了,好好学习. k近邻算法 对于这个算法,我用自己的话来描述一下,就是把一个未知数与所有已有的数据样本求距离,对距离进行排序,取前k个数,这k这个数中,那个类别多

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转自http://www.west999.com/info/html/wangluobiancheng/qita/20180729/4410114.html Python常用的库简单介绍一下 fuzzywuzzy ,字符串模糊匹配. esmre ,正则表达式的加速器. colorama 主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用. Prettytable 主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出. difflib ,[Python]标准库,计算文本差异 . Levenshtein ,快速计算字