摘要：
由于python环境是使用Anaconda安装，那就已经安装了ipython notebook 打开后将在浏览器窗口上启动notebook，我们只需要把需要打开的代码添加进来就好了。 打开之后的效果： 阅读全文
posted @ 2020-04-23 08:43
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1.算法复杂度 时间复杂度和空间复杂度，这是任何AI工程师必须要深入理解的概念。对于每一个设计出来的算法都需要从这两个方面来分析。 int a = 0, b = 0; for (i = 0; i < N; i++) { # O(N)+O(N)=2*O(N)=O(N) a = a + rand();# 阅读全文
posted @ 2020-04-22 15:24
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1.什么是NLP 2.NLP领域的挑战 (1)同一个意思有多种表达方式 (2)一词多义(Ambiguity) 解决一词多义的问题方法：从数据中学习(结合上下文Context) 3.机器翻译系统的案例 上图的意思：根据表中的12对翻译结果，翻译所给出的一句话。 做法：给定语料库，在语料库中做统计，进行 阅读全文
posted @ 2020-04-22 12:08
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1.NLP训练营概况(2019-01-22) 2.入学要求 3.课程要求 4.课程将有收获 5.AI工程师必备的核心技能 阅读全文
posted @ 2020-04-22 09:26
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1.主要内容 (1)隐马尔科夫模型的应用 <1>可以利用隐马尔科夫模型进行中文分词。 <2>可以利用隐马尔科夫模型发现新词。 <3>jieba分词默认使用的分词算法就是隐马尔科夫模型。 2.隐马尔科夫模型 (1)定义 注意：上图中x1,x2,...xn是不独立的。 (2)隐马尔科夫模型的确定 其中： 阅读全文
posted @ 2020-04-18 09:44
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1.主题模型主要内容及其应用 (1)主要内容 (2)主要应用 2.共轭先验分布 3.Dirichlet分布(狄利克雷分布) 4.LDA的介绍 LDA 在主题模型中占有非常重要的地位，常用来文本分类。LDA由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan于2003年提出，用来推 阅读全文
posted @ 2020-04-17 11:59
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1.朴素贝叶斯 (1)主要内容 (2)朴素贝叶斯的假设 (3)朴素贝叶斯的推导 (4)朴素贝叶斯的应用举例 分析过程如下图所示： 思考： 2.代码示例 #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import matplot 阅读全文
posted @ 2020-04-16 13:41
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1.主要内容 注意：分类问题模型选用指导，首先考虑SVM,再考虑贝叶斯，最后考虑随机森林。SVM的运行时间比较长。 2.理论基础 (1)相对熵 (2)互信息 (3)信息增益 (4)贝叶斯公式 (5)贝叶斯网络 (6)贝叶斯网络的形式化定义 (7)特殊的贝叶斯网络 (8)隐马尔科夫模型HMM (9)贝 阅读全文
posted @ 2020-04-16 11:15
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1.谱聚类 谱聚类过程： 上图说明： 对m个样本，计算相似度sij,由sij构成的矩阵W,再得到D。 实际使用时，优先考虑随机游走拉普拉斯矩阵。 2.代码案例 kmeans算法 # !/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np 阅读全文
posted @ 2020-04-15 09:12
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摘要：
1.聚类的主要内容 决策树、随机森林、SVM等算法用于回归和分类问题，都是给定输入x,和对应的给定结果值y(有监督),通过训练得到模型y=f(x),通过模型得到y的预测值，比较预测值与真实值。 聚类(无监督)是对输入的(x1,x2,...xm),若x为n维，则该数据实际是m*n维的矩阵，当对m个数据 阅读全文
posted @ 2020-04-14 13:14
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