發(fā)簡信
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樸素貝葉斯的公式推導(dǎo)
樸素貝葉斯分類是一種十分簡單的分類算法，叫它樸素貝葉斯分類是因為這種方法的思想真的很Naive。 它有一個基本的假設(shè)：樣本的特征屬性相互獨立且權(quán)...
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對CRF的理解
定義： 條件場是隨機變量的集合，這些隨機變量根據(jù)概率分布被賦予相應(yīng)的值。 形象比喻： 假設(shè)你有一組關(guān)于 Justin Bieber的日常生活照（...
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隱馬爾可夫（HMM）模型的理解在研究HMM模型時，看到知乎上一個很簡明的解釋，特此記錄下來！ 輸入：為可觀測序列（海藻的干濕程度）； 參數(shù)：狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣A 、給定狀態(tài)下觀...
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自然語言處理中的分詞算法實現(xiàn)最近實現(xiàn)的3種中文分詞算法 基于最大匹配（前向匹配、后向匹配、雙向匹配） HMM n-gram 基于最大匹配算法（基于詞典） 最大前向匹配 從左...
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自然語言處理基本流程與應(yīng)用
自然語言處理是人工智能皇冠上的明珠 自然語言處理的基本流程： 分詞（Segment） 命名實體識別（NER） 詞性標(biāo)注（Pos Tagging）...