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2012年6月26日

HMM学习最佳范例二:生成模式

摘要:1、确定性模式(Deterministic Patterns) 考虑一套交通信号灯,灯的颜色变化序列依次是红色-红色/黄色-绿色-黄色-红色。这个序列可以作为一个状态机器,交通信号灯的不同状态都紧跟着上一个状态。 注意每一个状态都是唯一的依赖于前一个状态,所以,如果交通灯为绿色,那么下一个颜色状态将始终是黄色——也就是说,该系统是确定性的。确定性系统相对比较容易理解和分析,因为状态间的转移是完全已知的。2、非确定性模式(Non-deterministic patterns) 为了使天气那个例子更符合实际,加入第三个状态——多云。与交通信号灯例子不同,我们并不期望这三个天气状态之间... 阅读全文

posted @ 2012-06-26 08:58 _Clarence 阅读 (46) 评论 (0) 编辑

2012年6月14日

分类判定树-ID3算法

摘要:原创作品,转载请指明出处,谢谢!这个算法很简单,我偷懒了,谢谢各位捧场啊,哈哈#include <iostream>#include <string>#include <vector>#include <map>#include <stdio.h>#include <algorithm>#include <cmath>using namespace std;#define MAXLEN 6//输入每行的数据个数//多叉树的实现//1 广义表//2 父指针表示法,适于经常找父结点的应用//3 子女链表示法,适于经 阅读全文

posted @ 2012-06-14 10:54 _Clarence 阅读 (136) 评论 (0) 编辑

频繁模式挖掘FP_growth(频繁增长树)算法

摘要:原创作品,转载请指明出处,谢谢!#include <iostream>#include <map>#include <set>#include <vector>#include <cstring>#include <stdio.h>#include <algorithm>using namespace std;typedef struct CSNode{ //商品编号 string item; //次数 int count; //父节点,孩子节点,兄弟节点 int parent,firstchild,nexts 阅读全文

posted @ 2012-06-14 10:50 _Clarence 阅读 (194) 评论 (0) 编辑

频繁模式挖掘Apriori算法

摘要:论文我也没有怎么看,看的是书上的,书上讲得很明白,鼓励大家自己写写。有急需的同学可以参考一下我的代码,希望对大家有用。原创作品,转载请指明出处,谢谢!#include <iostream>#include <stdio.h>#include <cstring>#include <vector>#include <algorithm>#include <map>using namespace std;map<string,int> C;map<string,int> L;vector <int& 阅读全文

posted @ 2012-06-14 10:46 _Clarence 阅读 (128) 评论 (0) 编辑

相关系数Rab

摘要:原创作品,转载请指明出处,谢谢!#include <iostream>#include <stdio.h>#include <vector>using namespace std;struct Rab { int num; vector <float> age; vector <float>value; float age_avg,value_avg; void init() { for (int i=0; i<num; i++) { age_avg+=age[i]; value_avg+=value[i]; } age_avg 阅读全文

posted @ 2012-06-14 10:41 _Clarence 阅读 (60) 评论 (0) 编辑

2012年6月6日

中文分词开源

摘要:1、IKAnalyzerIKAnalyzer是一个开源的,基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始,IKAnalyzer已经推出 了3个大版本。最初,它是以开源项目Luence为应用主体的,结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IKAnalyzer3.0则发展为 面向Java的公用分词组件,独立于Lucene项目,同时提供了对Lucene的默认优化实现。IKAnalyzer3.0特性:采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“,具有60万字/秒的高速处理能力。采用了多子处理器分析模式,支持:英文字母(IP地址、Email、URL)、数字(日期, 阅读全文

posted @ 2012-06-06 17:09 _Clarence 阅读 (1100) 评论 (0) 编辑

2012年5月27日

HMM学习最佳范例一:介绍

摘要:隐马尔科夫模型(HMM)依然是读者访问“我爱自然语言处理”的一个热门相关关键词,我曾在《HMM学习最佳范例与崔晓源的博客》中介绍过国外的一个不错的HMM学习教程,并且国内崔晓源师兄有一个相应的翻译版本,不过这个版本比较简化和粗略,有些地方只是概况性的翻译了一下,省去了一些内容,所以从今天开始计划在52nlp上系统的重新翻译这个学习教程,希望对大家有点用。一、介绍(Introduction) 我们通常都习惯寻找一个事物在一段时间里的变化模式(规律)。这些模式发生在很多领域,比如计算机中的指令序列,句子中的词语顺序和口语单词中的音素序列等等,事实上任何领域中的一系列事件都有可能产生有用的模式。 . 阅读全文

posted @ 2012-05-27 17:11 _Clarence 阅读 (76) 评论 (0) 编辑

几种不同程序语言的HMM版本

摘要:“纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行”,在继续翻译《HMM学习最佳范例》之前,这里先补充几个不同程序语言实现的HMM版本,主要参考了维基百科。读者有兴趣的话可以研究一下代码,这样对于HMM的学习会深刻很多!C语言版:1、 HTK(Hidden Markov Model Toolkit): HTK是英国剑桥大学开发的一套基于C语言的隐马尔科夫模型工具箱,主要应用于语音识别、语音合成的研究,也被用在其他领域,如字符识别和DNA排序等。HTK是重量级的HMM版本。 HTK主页:http://htk.eng.cam.ac.uk/2、 GHMM Library: The General Hidden ... 阅读全文

posted @ 2012-05-27 17:07 _Clarence 阅读 (88) 评论 (0) 编辑

wiki上一个比较好的HMM例子

摘要:HMM(隐马尔科夫模型)是自然语言处理中的一个基本模型,用途比较广泛,如汉语分词、词性标注及语音识别等,在NLP中占有很重要的地位。网上关于HMM的介绍讲解文档很多,我自己当时开始看的时候也有点稀里糊涂。后来看到wiki上举得一个关于HMM的例子才如醍醐灌顶,忽然间明白HMM的三大问题是怎么回事了。例子我借助中文wiki重新翻译了一下,并对三大基本问题进行说明,希望对读者朋友有所帮助: Alice 和Bob是好朋友,但是他们离得比较远,每天都是通过电话了解对方那天作了什么.Bob仅仅对三种活动感兴趣:公园散步,购物以及清理房间.他选择做什么事情只凭当天天气.Alice对于Bob所住的地方的天. 阅读全文

posted @ 2012-05-27 16:25 _Clarence 阅读 (136) 评论 (0) 编辑

2012年5月18日

编写strcpy函数

摘要:面试题里面有这么一个问题: 已知strcpy函数的原型是 char *strcpy(char *strDest, const char *strSrc); 其中strDest是目的字符串,strSrc是源字符串。 (1)不调用C++/C的字符串库函数,请编写函数 strcpy (2)strcpy能把strSrc的内容复制到strDest,为什么还要char * 类型的返回值?第一问可以这么写:char* str(char* strDest,char* strSrc){ char* strDestCopy=strDest; while((*strDest++=*strSrc... 阅读全文

posted @ 2012-05-18 18:21 _Clarence 阅读 (101) 评论 (0) 编辑

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