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随笔分类 - Algorithm
摘要: 摘要：自然语言处理或者是文本挖掘以及数据挖掘，近来一直是研究的热点。很多人相想数据挖掘，或者自然语言处理，就有一种莫名的距离感。其实，走进去你会发现它的美，它在现实生活中解决难题的应用之美，跟它相结合的数学之美，还有它与统计学的自然融合。语言只是一种实现工具，真正难度的是模型的理解和对模型的构建。本文结合自然语言处理的基本方法，完成对2002--2010年17套GET真题的核心单词抽取。麻雀虽小，也算五脏俱全，包含整个数据过程，比较简单。中等开发的程序员都可以实现，其中包括数据清洗，停用词处理，分词，词频统计，排序等常用方法。（本文原创，分享供于学习，转载标明出处：【项目总结】自然语言处理在现实生活中运用）阅读全文
摘要: 摘要：程序员眼中的统计学系列是作者和团队共同学习笔记的整理。首先提到统计学，很多人认为是经济学或者数学的专利，与计算机并没有交集。诚然在传统学科中，其在以上学科发挥作用很大。然而随着科学技术的发展和机器智能的普及，统计学在机器智能中的作用越来越重要。本系列统计学的学习基于《深入浅出统计学》一书（偏向代码实现，需要读者有一定基础，可以参见后面PPT学习）。正如（吴军）先生在《数学之美》一书中阐述的，基于统计和数学模型对机器智能发挥重大的作用。诸如：语音识别、词性分析、机器翻译等世界级的难题也是从统计中找到开启成功之门钥匙的。尤其是在自然语言处理方面更显得重要，因此，对统计和数学建模的学习是尤为重要的。最后感谢团队所有人的参与。（ 本文原创，转载注明出处：相关与回归：我的线条如何？ )阅读全文
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摘要: 十一假期于实验室无趣，逐研究起数据结构之排序。起初觉得就那么几种排序，两三天就搞定了，后来随着研究的深入，发觉里面有不少东西。本文介绍常用的排序算法，主要从以下几个方面：算法的介绍、算法思想、算法步骤、算法优缺点、算法实现、运行结果、算法优化等。最后对本文进行总结。本文为作者原创，程序经测试无误。部分资料引用论文和网络材料以及博客，后续参见参考文献。（本文原创，转载注明出处）阅读全文
摘要: 当前数据挖掘技术使用最为广泛的莫过于文本挖掘领域，包括领域本体构建、短文本实体抽取以及代码的语义级构件方法研究。常用的数据挖掘功能包括分类、聚类、预测和关联四大模型。本文针对四大模型之一的分类进行讨论。分类算法包括回归、决策树、支持向量机、贝叶斯等，显然，不少涉及机器学习的知识（随后会写些机器学习专题）。本文重点介绍贝叶斯分类，涉及朴素贝叶斯模型、二项独立模型、多项模型、混合模型等知识。在本人研究贝叶斯分类过程中，发现很多博客重复现象严重，并且在构建模型过程中存在大量的问题。包括博客园中最受欢迎的几篇，整个模型构造就不符合理论。索性自己重新查阅外文文献，进而得到很大帮助。本文针对几种模型，采用算法概述、算法公式解析、公式推理、优缺点比较等进行总结。（本文原创，转载注明出处。）阅读全文
摘要: 本文继统计学几何分布、二项分布、泊松分布研究的深入，基于各种分布基础概念和核心知识介绍之后。就各种分布的实现和真实环境下应用方是目的。在进行一系列相互独立实验，每次既有成功，又有失败的可能，且单次实验成功概率相等。在一系列试验中求成功的次数。这种情况下适用于本算法。本算法中在n次伯努利试验中：试验n次得到r次成功的概率、二项分布的期望、二项分布方差的具体实现。阅读全文
摘要: 本文继统计学几何分布、二项分布、泊松分布研究的深入，基于各种分布基础概念和核心知识介绍之后。就各种分布的实现和真实环境下应用方是目的。本文就算法文档规范和代码注释进行梳理，利用其基本核心算法，实现我们要达到的目的。大家通用的一些统计学或者数据挖掘的软件，底层代码也就是这些基础公式和算法，随后陆续发布其他分布的算法。本算法中在n次伯努利试验中：试验r次得到第一次成功的概率、试验r次以上才第一次成功的概率、试验r次或者不到r次才第一次成功、几何分布的期望、几何分布方差的具体实现。阅读全文
摘要: 简介：程序员眼中的统计学系列是作者和团队共同学习笔记的整理。首先提到统计学，很多人认为是经济学或者数学的专利，与计算机并没有交集。诚然在传统学科中，其在以上学科发挥作用很大。然而随着科学技术的发展和机器智能的普及，统计学在机器智能中的作用越来越重要。本系列统计学的学习基于《深入浅出统计学》一书（偏向代码实现，需要读者有一定基础，可以参见后面PPT学习）。正如（吴军）先生在《数学之美》一书中阐述的，基于统计和数学模型对机器智能发挥重大的作用。诸如：语音识别、词性分析、机器翻译等世界级的难题也是从统计中找到开启成功之门钥匙的。尤其是在自然语言处理方面更显得重要，因此，对统计和数学建模的学习是尤为重要的。最后感谢团队所有人的参与。（ 本文原创，转载注明出处：离散概率分布的运用：善用期望 )阅读全文
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