论文: MTLD, vocd-D, and HD-D: A validation study of sophisticated approaches to lexical diversity assessment  地址: https://link.springer.com/content/pdf/10.3758%2FBRM.42.2.381.pdf LD Lexical diversity TTR type–token ratio 缺点是文本长度变化敏感 vocd-D :也是文本长度的函数 C

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第三章:点击流分析的奇妙世界:指标 新的Web Analytics 2.0心态:搞定它.新的闪亮系列工具:是的.准备好了吗?当然! 现在是时候开始构建度量和关键绩效指标(KPI)模块来探索Clickstream分析这个美呆了的世界. 我将捣碎一些神话,摒弃(友好地)一些强烈推荐但却不可行的方法,并且帮助你更好地诊断性能低下的根源. 也意味着,在本章你将开始磨练你的技能以成为一个分析忍者! 章节内容 一.  重新访问标准的指标

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~ --------------------------- SNA社会关系网络分析中,关键的就是通过一些指标的衡量来评价网络结构稳定性.集中趋势等.主要有中心度以及中心势两大类指标. 以下的代码都是igraph包中的. ---------------------------------------------------- 中心度指标的对比 指标名称 概念 比较 实际应用 点度中心度 在某个点上,有多少

以阿里云的maxcompute的数据仓库架构为例, 从上往下定义, dwp的数据,来源是dws+dim,最主要是dws.这里不讨论dim的作用. dws的数据来源于dwd. dwd的数据来源于ods. -------- 接下来我们定义原子指标和派生指标. 派生指标定义在dws层.并且绑定原子指标.所有的应用数据由派生指标去group by. 原子指标定义在dwd层+虚拟层.原子指标绑定一个dwd的度量值,但是有可能会有计算,所以不完全在dwd,运行的时候可能会进行计算.称为一个虚拟的层. 当然可

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~ --------------------------- 笔者寄语:本文大多内容来自未出版的<数据挖掘之道>的情感分析章节.本书中总结情感分析算法主要分为两种:词典型+监督算法型. 监督算法型主要分别以下几个步骤: 构建训练+测试集+特征提取(TFIDF指标)+算法模型+K层交叉验证.可与博客对着看:R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总(打标签.词典与数据匹配等) ----------------

https://github.com/mounicam/lexical_simplification 提供了SimplePPDBpp: SimplePPDB++ resource consisting of around 14.1 million paraphrase rules along with their readability scores.   --- 非英文 主要贡献:1.创造了人为评分的15000个英文单词复杂度2.提出了a novel neural readability ra

近日浏览园子文章的时候,发现博客园与听云正在举办“听云原创博文”大赛.最近手上正好正在开发一款iOS的应用,所以就用听云App来监测一下我的App各个指标,为我的应用保驾护航.下面,我就从头到尾演示下如何将听云的SDK嵌入到自己的应用中去. 首先去听云官网注册一下,然后登录到产品后台,如下图,点击进入听云App页面 进入到页面以后就看到了一个产品管理后台的页面了,然后点击新建App,我们就可以开始进行部署集成工作了. 在下面的图片中填写好应用名称,应用平台,应用的类型, 点击保存以后就可以看到一

度量的聚合与取消聚合 a.根据度量指标分析时,有的度量值在直接拖取后,所展示的结果如下图所示: b.此时,如果需要展示所有数据的散点图,则可以取消菜单中的“分析-聚合度量”选项,如下图所示: c.调整完截图如下所示:     

一.产品简介 1.产品背景 1.您曾经遇到过下面的问题和烦恼吗?2.当网站上线以后,如何实时的了解网站的运行状况?3.当网站访问速度慢,是升级服务器?还是升级带宽?还是优化网站代码?4.当网站新上线一个栏目,如何快速评估效果?5.当网站被黑客攻击时,如何快速的发现并解决?6.当网站做了推广,如何评估推广的效果?7.... ... 2.产品概述 iNeedle™系列产品是北京鼎震科技自主研发的专门针对Web服务的全新数据分析产品,可以让管理者全面了解自己的网站.通过对访问网站的所有数据进行实时分析

当我们使用虚拟化云平台 OpenStack 时,必然要时时监控其虚拟机性能,随着近年企业级数据中心的不断发展,像混合虚拟化环境的业务需求也在持续增长中,因而也随之带来的监控需求更显重要,所以小编带来一个天上少有,地下难寻的监控 OpenStack 的利器---Cloud Insight. 监控指标 Cloud Insight 支持监控 OpenStack ,指标以 openstack.nova.limits.max_total_keypairs openstack.nova.free_ram_m

一般来说,回归不用在分类问题上,因为回归是连续型模型,而且受噪声影响比较大.如果非要应用进入,可以使用logistic回归. logistic回归本质上是线性回归,只是在特征到结果的映射中加入了一层函数映射,即先把特征线性求和,然后使用函数g(z)将最为假设函数来预测.g(z)可以将连续值映射到0和1上. logistic回归的假设函数如下,线性回归假设函数只是. logistic回归用来分类0/1问题,也就是预测结果属于0或者1的二值分类问题.这里假设了二值满足伯努利分布,也就是 当然假设它满

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第一章 词法和句法分析研究进展.现状及趋势>P4 CIPS2016 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 之前写过一篇中文分词总结,那么在那篇基础上,通过在CIPS2016的摘录进行一些拓展.可参考上篇:NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与比较 NLP词法.句法.语义.语篇综合系列: NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与

笔者寄语:本文中大多内容来自<数据挖掘之道>,本文为读书笔记.在刚刚接触机器学习的时候,觉得在监督学习之后,做一个混淆矩阵就已经足够,但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率.需要完整的评价模型的方式. 常见的应用在监督学习算法中的是计算平均绝对误差(MAE).平均平方差(MSE).标准平均方差(NMSE)和均值等,这些指标计算简单.容易理解:而稍微复杂的情况下,更多地考虑的是一些高大上的指标,信息熵.复杂度和基尼值等等. 本篇可以用于情感挖掘中的监督式算法的模型评估,可以与博客对着看:R语言

笔者寄语:机器学习中交叉验证的方式是主要的模型评价方法,交叉验证中用到了哪些指标呢? 交叉验证将数据分为训练数据集.测试数据集,然后通过训练数据集进行训练,通过测试数据集进行测试,验证集进行验证. 模型预测效果评价,通常用相对绝对误差.平均绝对误差.根均方差.相对平方根误差等指标来衡量. 只有在非监督模型中才会选择一些所谓"高大上"的指标如信息熵.复杂度和基尼值等等. 其实这类指标只是看起来老套但是并不"简单",<数据挖掘之道>中认为在监控.评估监督模型

基于术语关系的贝叶斯网络信息检索模型扩展研究 LSI 阅读笔记 背景知识 提出一种改进的共现频率法,利用该方法挖掘了索引术语之间的相关关系,将这种相关关系引入信念网络模型,提出了一个具有两层术语节点的扩展信念网络模型,利用实验验证了模型的性能. 将查询术语同义词作为查询证据引入信念网络模型,提出了组合同义词证据的信念网络检索模型,实验验证了模型性能. 利用同义词方法挖掘了简单贝叶斯网络检索模型(SBN 模型)中术语之间的关系,提出了利用这种关系所产生的扩展 SBN 模型,并验证了模型的性能. 利

1. cv2.matchTemplate(src, template, method)  # 用于进行模板匹配 参数说明: src目标图像, template模板,method使用什么指标做模板的匹配度指标 2. min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(ret)  # 找出矩阵中最大值和最小值,即其对应的(x, y)的位置参数说明:min_val, max_val, min_loc, max_loc 分别表示最小值,最大值,即对应的位

http://blog.csdn.net/ice110956/article/details/17090061 整理至11月中旬在重庆参加的自然语言处理与机器学习会议,第一讲为自然语言处理. 由基本理论到实际运用,整理了基本的框架. 1.      自然语言处理基础 词性标注(POS): 为句子中的每个词语标注词性,可看做是句法分析的关键任务,也可以看做是句法分析的最低层次.对后续句法分析,语义消歧等任务非常有用. POS集合,也就是基本词性规则: 常用的是PennTreebank set,包好

Logistic回归:实际上属于判别分析,因拥有很差的判别效率而不常用. 1． 应用范围: ①     适用于流行病学资料的危险因素分析 ②     实验室中药物的剂量-反应关系 ③     临床试验评价 ④     疾病的预后因素分析 2． Logistic回归的分类: ①     按因变量的资料类型分: 二分类 多分类 其中二分较为常用 ②     按研究方法分: 条  件Logistic回归 非条件Logistic回归 两者针对的资料类型不一样,后者针对成组研究,前者针对配对或配伍研究.

NLP知识十大结构 2.1形式语言与自动机 语言:按照一定规律构成的句子或者字符串的有限或者无限的集合. 描述语言的三种途径: 穷举法 文法(产生式系统)描述 自动机 自然语言不是人为设计而是自然进化的,形式语言比如:运算符号.化学分子式.编程语言 形式语言理论朱啊哟研究的是内部结构模式这类语言的纯粹的语法领域,从语言学而来,作为一种理解自然语言的句法规律,在计算机科学中,形式语言通常作为定义编程和语法结构的基础 形式语言与自动机基础知识: 集合论 图论 自动机的应用: 1,单词自动查错纠正 2

Foundations of Machine Learning: Rademacher complexity and VC-Dimension(1) 前面两篇文章中,我们在给出PAC-learnable定理时,都有一个前提假设,那就是 Hypothesis set 是有限的.但很明显,在实际中的假设集大都是无限的,比如上一篇文章中介绍的与坐标轴对齐的矩阵的例子,其 Hypothesis set 就是无限的. 假设我们也用上一章的方法来分析,最后得到的上界中含有无穷大的项$log|H|$, 显然这