Just do it!

摘要： 前一章介绍了jieba分词之前关于前缀词典的构建，本章介绍jieba的主体：jieba.cut。 jieba分词有三种模式：全模式、精确模式、搜索引擎模式。全模式和精确模式通过jieba.cut实现，搜索引擎模式对应cut_for_search，且三者均可以通过参数HMM决定是否使用新词识别功能。官 阅读全文

摘要： 简介 总的来说，jieba分词主要是基于统计词典，构造一个前缀词典；然后利用前缀词典对输入句子进行切分，得到所有的切分可能，根据切分位置，构造一个有向无环图；通过动态规划算法，计算得到最大概率路径，也就得到了最终的切分形式。 初始化 jieba采用了延迟加载机制，在import后，不会立刻加载词典文 阅读全文

摘要： 环境：win10 python3.6 先说一下算法思想： 首先建立本地拼音库(不带声调)。使用逆向最大匹配将字符串与本地拼音库(这里提供给大家一个)进行匹配。话不多说，见code： def pinyin_or_word(string): ''' judge a string is a pinyin 阅读全文

摘要： 运行环境： py3.6 matplotlib 2.1.2 PS：感觉好土。。。 阅读全文

摘要： 一、定义 ======= 1. UserCF：推荐那些和他有共同兴趣爱好的用户喜欢的物品 2. ItemCF：推荐那些和他之前喜欢的物品类似的物品 根据用户推荐重点是反应和用户兴趣相似的小群体的热点，根据物品推荐着重与用户过去的历史兴趣，即： UserCF是某个群体内的物品热门程度 ItemCF是反 阅读全文

摘要： 折腾了一天，终于好了。应该是版本的问题。在R3.2.2能居中(别问我为什么知道)，在R3.3.2上就不能。解决方式如下： 阅读全文