4.1 整除理論： b|g 且 b|h 對任意m,n 有 b|(mg+nh)。2.整除三角理論： a|(b+c),a|b 則 a|c可以和1構成擴展。3.傳遞性：a|b , ...
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密碼學第4章 簡單數(shù)論和有限域基本概念
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漢字分詞
（1）什么是分詞？句子切出詞。（2）分詞的作用是什么？1：讀音。2：信息檢索。3：詞頻統(tǒng)計。種種，說白了就是讓文章變成一個個詞語，使得能夠操作。（3）有什么方法？1- 基于詞...
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SMN論文閱讀注：論文的一些比較經典的描述盡量用原文，并且主要關注模型的特點和具體的結構，論文關于相關工作以及效果就不贅述了。 SMN的一些特點： SMN 首先在不同的粒度上把一個resp...
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論文48
前言：Ubuntu Dialogue Corpus：a dataset containing almost 1 million multi-turn dialogues, w...
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最大熵模型和條件隨機場最大熵模型： 前言引入： 如何理解最大熵模型，先從一個給預測值從 實數(shù)域到概率值 的轉換 再用最大熵構造特征的思想的角度來理解最大熵模型。 考慮一個解決k分類問題的手段，對每...
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TreeMiner
在講Class Extension的時候：有一個十分重要的定義。Let P be a prefix class with encoding P,and let (x,i) a...
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序列模式挖掘---PrefixSpan
很多文章在講PrefixSpan的時候，不注重基礎概念的描述，而只是在乎算法的流程，這樣會使得只是照葫蘆畫瓢，又或者對算法流程某些局部的地方存疑。所以這里重點講解算法涉及到的...
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筆記一
通過訓練樣本集的“學習”或訓練來設計分類器，這是模式識別研究的重要內容。 模式識別的方法： 模板匹配 統(tǒng)計方法 句法方法 神經網絡 預備知識：（1）數(shù)理統(tǒng)計。（2）線性代數(shù)和...
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數(shù)據(jù)平滑技術
平滑技術：（1）把在訓練語料中出現(xiàn)過的n元組的概率減少。（2）把減少的概率質量分配給訓練語料中沒有出現(xiàn)的n元組。 根據(jù)平滑技術是否是組合使用的分為兩類：簡單平滑和組合平滑。 ...
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n元模型
區(qū)分好 語言建模 和 語言模型。理解好 直接預測的問題：(1). 數(shù)據(jù)量需要龐大（為什么？）(2). 計算量龐大。如何解決這個問題？(1). 條件概率鏈式法則(2). 馬爾可...
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從馬爾可夫模型到隱馬爾可夫模型
馬爾可夫模型簡介： 馬爾可夫模型個人認為這個概念應該是從 隨機過程 里面提出來的，由馬爾可夫過程過來的概念。實際上掌握了隨機過程里面對馬爾可夫過程的特殊情況：離散參數(shù)離散狀態(tài)...
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解決真實世界問題：如何在不平衡類上使用機器學習？
原文：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650718717&idx=1&sn=85038d7c906...
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計算機語言學數(shù)學基礎
計算語言學的數(shù)學基礎 信息論基礎 1. 理解熵的最初提出 考慮以下的最優(yōu)編碼問題：有A,B兩個站點要傳輸關于甲乙兩個人是否在房間的信息，根據(jù)大量的以往的經驗，甲乙兩個人在房間...
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支持。寫得很好懂！能不費精力地看。
xgboost的原理沒你想像的那么難
xgboost 已然火爆機器學習圈，相信不少朋友都使用過。要想徹底掌握xgboost，就必須搞懂其內部的模型原理。這樣才能將各個參數(shù)對應到模型內部，進而理解參數(shù)的含義，根據(jù)需...
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如何學習Python？這篇文章幫你指明方向文/科技銀狐 *這是曾經在悟空問答回答的一個問題，后來效果還不錯，所以發(fā)到簡書來，里面結合了當年的學習經驗和一些行業(yè)老師的建議，希望幫助更多有興趣的人。 Python語言這幾...
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大學的時間比高中的時間其實重要得多得多。
大學期末，多少人在假裝學習
文/懷左 01 前天晚上，小瑋給我分享了一篇她的新文章，說她在圖書館學習時，看到很多同學在假裝學習：桌子上放著厚厚的復習資料，而注意力卻全在手機上。 她說：“我對大學的期末生...
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