前言 自然语言处理(Natural Language Processing)是计算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.自然语言处理是一门融语言学.计算机科学.数学于一体的科学.因此,这一领域的研究将涉及自然语言,即人们日常使用的语言,所以它与语言学的研究有着密切的联系,但又有重要的区别.自然语言处理并不是一般地研究自然语言,而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统,特别是其中的软件系统.因而它是计算机科学的一部分(可耻的

  第23章 排序算法  Sorting:1 sort Sort elements in range (function template)2 stable_sort Sort elements preserving order of equivalents (function template)3 partial_sort Partially Sort elements in range (function template)4 partial_sort_copy Copy and parti

#ifndef __INTERSECT_HPP__ #define __INTERSECT_HPP__ #include "probe.hpp" namespace themas { /* * like stl's set_intersect */ template<class InputIterator, class OutputIterator> void linear_intersect(InputIterator begin1, InputIterator end1

本人买的,无私贡献给大家,无解压密码 下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1cJtnhEQSXHVMgygr8PHh9A 提取码:a54u

另开一文分析字符串相关的各种算法,以及用到的各种数据结构,包括前缀树后缀树等各种树. 先来一个汇总, 算法: 本文中提到的字符串匹配算法有:KMP, BM, Horspool, Sunday, BF, KR, AC(其中用到了Trie树) 统计字符出现个数.获取KV内容:Trie树(字典树.前缀树) 回文子串长度算法有:Manacher's Algorithm 题目: 最长回文子串 最长重复子串 最长不重复子串 以下为正文: 最长连续回文串(Longest Palindromic Substri

从决策树学习谈到贝叶斯分类算法.EM.HMM     引言 最近在面试中,除了基础 &  算法 & 项目之外,经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然,这完全不代表你将来的面试中会遇到此类问题,只是因为我的简历上写了句:熟悉常见的聚类 & 分类算法而已),而我向来恨对一个东西只知其皮毛而不得深入,故写一个有关数据挖掘十大算法的系列文章以作为自己备试之用,甚至以备将来常常回顾思考.行文杂乱,但侥幸若能对读者起到一点帮助,则幸甚至哉. 本文借鉴和参考了两本书,

从决策树学习谈到贝叶斯分类算法.EM.HMM                (Machine Learning & Recommend Search交流新群:172114338) 引言 log0为0). 如果写代码实现熵的计算,则例如以下所看到的: //依据详细属性和值来计算熵 double ComputeEntropy(vector <vector <string> > remain_state, string attribute, string value,bool i

http://www.cnblogs.com/baiboy/category/723479.html 记下来,有空去看 随笔分类 - Algorithm   [项目总结]自然语言处理在现实生活中运用 摘要: 摘要:自然语言处理或者是文本挖掘以及数据挖掘,近来一直是研究的热点.很多人相想数据挖掘,或者自然语言处理,就有一种莫名的距离感.其实,走进去你会发现它的美,它在现实生活中解决难题的应用之美,跟它相结合的数学之美,还有它与统计学的自然融合.语言只是一种实现工具,真正难度的是模型的理解和对模型的

1.问题.问题实例.算法的概念区分. 一个例子说明一下: 问题:判断一个正整数N是否为素数   #问题是需要解决的一个需求 问题实例:判断1314是否为素数? #问题实例是该问题的一个具体例子 算法:解决这个问题的一个计算过程描述.   #算法是对计算过程的严格描述 2.算法的性质. 有穷性.能行性.确定性.终止性.输入/输出. 3.算法的描述 自然语言(容易歧义) 自然语言+数学公式(简单方便,还是歧义) 严格形式描述(比如图灵机模型,非常麻烦,难以阅读) 类似编程语言描述 伪代码的形式 该书

之前做特征选择,实现过基于群智能算法进行最优化的搜索,看过一些群智能优化算法的论文,在此做一下总结. 在生活或者工作中存在各种各样的最优化问题,比如每个企业和个人都要考虑的一个问题"在一定成本下,如何使利润最大化"等.最优化方法是一种数学方法,它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量),以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称. 工程设计中最优化问题(optimalization problem)的一般提法是要选择一组参数(变量),在满足一系列有关的限制条件(约束)下,使设计

一.前言:词性标注 二.经典维特比算法(Viterbi) 三.算法实现 四.完整代码 五.效果演示: 六.总结 一.前言:词性标注 词性标注(Part-Of-Speech tagging, POS tagging),是语料库语言学中将语料库中单词的词性按其含义和上下文内容进行标记的文本数据处理技术.词性标注可以由人工或特定算法完成,使用机器学习(machine learning)方法实现词性标注是自然语言处理(NLP)的研究内容.常见的词性标注算法包括隐马尔可夫模型(Hidden Markov

解决单源最短路径问题(Single Source Shortest Paths Problem)的算法包括: Dijkstra 单源最短路径算法:时间复杂度为 O(E + VlogV),要求权值非负: Bellman-Ford 单源最短路径算法:时间复杂度为 O(VE),适用于带负权值情况: 对于全源最短路径问题(All-Pairs Shortest Paths Problem),可以认为是单源最短路径问题的推广,即分别以每个顶点作为源顶点并求其至其它顶点的最短距离.例如,对每个顶点应用 Bel

Floyd-Warshall 算法采用动态规划方案来解决在一个有向图 G = (V, E) 上每对顶点间的最短路径问题,即全源最短路径问题(All-Pairs Shortest Paths Problem),其中图 G 允许存在权值为负的边,但不存在权值为负的回路.Floyd-Warshall 算法的运行时间为 Θ(V3). Floyd-Warshall 算法由 Robert Floyd 于 1962 年提出,但其实质上与 Bernad Roy 于 1959 年和 Stephen Warshal

声明:本篇博文根据http://www.ctocio.com/hotnews/15919.html整理,原作者张萌,尊重原创. 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.本文为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的分类. 博主在原创基础上加入了遗传

K-means(K均值)是基于数据划分的无监督聚类算法. 一.基本原理       聚类算法可以理解为无监督的分类方法,即样本集预先不知所属类别或标签,需要根据样本之间的距离或相似程度自动进行分类.聚类算法可以分为基于划分的方法.基于联通性的方法.基于概率分布模型的方法等,K-means属于基于划分的聚类方法. 基于划分的方法是将样本集组成的矢量空间划分为多个区域{Si}i=1k,每个区域都存在一个区域相关的表示{ci}i=1k,通常称为区域中心.对于每个样本,可以建立一种样本到区域中心的映射q

之前学过的都忘了,也没好好做过总结,现在总结一下. 时间复杂度和空间复杂度的概念: 1.空间复杂度:是程序运行所以需要的额外消耗存储空间,一般的递归算法就要有o(n)的空间复杂度了,简单说就是递归集算时通常是反复调用同一个方法,递归n次,就需要n个空间. 2.时间复杂度:一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例,哪个算法中语句执行次数多,它花费时间就多.一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度.记为T(n).一般情况下,算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数,用T(n)

最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,又译期望最大化算法)在统计中被用于寻找,依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中,参数的最大似然估计. 在统计计算中,最大期望(EM)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variable).最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类(Data Clustering)领域. 最大期望算法经过两个步骤交替进行计

preface 常见的算法包括: 递归算法 二分法查找算法 冒泡算法 插入排序 快速排序 二叉树排序 下面就开始挨个挨个的说说原理,然后用Python去实现: 递归算法 一个函数(或者程序)直接或者间接调用自己,每调用一次后返回的值当作下一次执行的输入值,调用要有停止条件的(称为递归出口),不然不停的调用会造成栈溢出的. 递归算法运行效率,我们一般写程序的时候很少使用这样的算法. 算法的详解请看这里百度百科. 算法代码如下: def test(a): while a > 10: #递归终止条件(

一.         What, Why 1.   GC是什么?为什么需要GC GC,全写是Garbage Collection , 即垃圾回收.GC是一种自动内存管理机制.通常我们在需要时手动的分配内存,在不需要某块内存时再手动的释放内存,但是当系统足够复杂时,判断某个内存区域是否需要释放是一件很麻烦的事情,必须小心的对待,否则可能导致内存泄漏或者系统崩溃.自动内存管理机制可以自动的判断指定的内存区域是否需要被释放,安全的释放指定的内存区域,进而提高开发效率和提升系统的安全性,某些算法还可以提

在说垃圾回收算法之前,先谈谈JVM怎样确定哪些对象是“垃圾”. 1.引用计数器算法: 引用计数器算法是给每个对象设置一个计数器,当有地方引用这个对象的时候,计数器+1,当引用失效的时候,计数器-1,当计数器为0的时候,JVM就认为对象不再被使用,是“垃圾”了. 引用计数器实现简单,效率高:但是不能解决循环引用问问题(A对象引用B对象,B对象又引用A对象,但是A,B对象已不被任何其他对象引用),同时每次计数器的增加和减少都带来了很多额外的开销,所以在JDK1.1之后,这个算法已经不再使用了. 2.

1.EM算法 GMM算法是EM算法族的一个具体例子. EM算法解决的问题是:要对数据进行聚类,假定数据服从杂合的几个概率分布,分布的具体参数未知,涉及到的随机变量有两组,其中一组可观测另一组不可观测.现在要用最大似然估计得到各分布参数. 如果涉及的两组随机变量都是可观测的,问题就立即可以解决了,对似然函数求取最大值就能得到分布参数的解. EM算法先为所需求取的分布参数赋初值,使得能算出隐藏变量的期望:进而用隐藏变量的期望和可观测变量的数据对分布参数的似然函数求最大值,得到一组解从而更新分布参数.