IvanSSSS

摘要：Game tree ：博弈树有双人/多人博弈树，如下two-ply game tree我们从leaf向上看，leaf深度为0，依次往上加，每层代表不同方状态。比如上图0层我有9种可能的状态，对应于我不同的得分，我的目标就是MAX，即操作使得我能得分最大，而1层是对手可能的状态，他的目标是MIN，即让... 阅读全文

摘要：潜在语义分析通过矢量语义空间来分析文档和词的关系。基本假设：如果两个词多次出现在同个文档中，则两个词在语义上具有相似性。LSA使用大量文本构成矩阵，每行表示一个词，一列表示一个文档，矩阵元素可以是词频或TF-IDF，然后使奇异值分解SVD进行矩阵降维，得到原矩阵的近似，此时两个词的相似性可通过其向量... 阅读全文

摘要：特征选择的一般过程：1.生成子集：搜索特征子集，为评价函数提供特征子集2.评价函数：评价特征子集的好坏3.停止准则：与评价函数相关，一般是阈值，评价函数达到一定标准后就可停止搜索4.验证过程：在验证数据集上验证选出来的特征子集的有效性1.生成子集搜索算法有 完全搜索、启发式搜索、随机搜索 三大类。（... 阅读全文

摘要：贝叶斯定理：X是已知条件，H是假设。映射到文本分类中，X就是给定的测试文档，H是文档属于的类别。朴素贝叶斯分类：即求出所有类的P(Ci|X),概率最大的类为预测类。因为P(X)是一样的，只需求P(X|C)P(C)即可。（1）P(Ci)=Ci类文档数/训练文档集总文档数（2）P(X|Ci)不好求，因此... 阅读全文

摘要：首先说下信息熵其中X可以取x1,x2,...xn，Pi为X取xi的概率，信息熵反应X携带的信息量引申到分类系统，类别C可以取值C1,C2...Cn，整个分类系统的熵为其中P(Ci)=Ci类文档数/文档集总文档数信息增益针对的是特征词t，整个系统有t和没t的信息量的差就是信息增益。（1）系统有t时候的... 阅读全文

摘要：TF-IDF可以用于特征提取，也可以用于特征权重计算，这里讲的是后者。 TF=文档d中特征词t的词频 IDF=log(文档总数/出现t的文档数) TF-IDF=TF*IDF (上式为weka中TFIDF计算公式，也是最经典的公式) 特征词的TFIDF权值代表了其在相应文档中的重要程度。 在朴素贝叶斯 阅读全文

摘要：使用vs直接到setting里面设置即可支持openmp了，然而我太懒了装了个codeblocks with mingw版本本来gcc4.4后就完全支持openmp了，结果codeblocks怎么配置都提示-fopenmp这些找不到。搞了一上午终于发现，虽然mingw支持openmp但是在codeb... 阅读全文