6. 学习分类文本1 有监督分类 1.1 性别鉴定 1.2 选择正确的特征 1.3 文档分类 1.4 词性标注 1.5 探索上下文语境 1.6 序列分类 1.7 其他序列分类方法 2 有监督分类的更多例子 2.1 句子分割 2.2 识别对话行为类型 2.3 识别文字蕴含 2.4 扩展到大型数据集 3 评估 3.1 测试集 3.2 准确度 3.3 精确度和召回...

第四章：学习 第四章：学习 效率本质 在第 1 章“我的案例”一节，我曾提到过我因运气而 学习了一些简单的编程知识、因愚蠢而拒绝学习盲打的经历。 很多人常常拒绝学习，他们拒绝学习的理由和那些痴迷学习 的人一样—不知道它有什么用。如果说，车是人类腿脚的延伸 —使人们走得更遥远， 望远镜是人类眼睛的延伸—使人们看得更清晰，计算机是 人类大脑的延伸—...

第五章：学习 第五章：学习 勤于思考 《奥德赛》：希腊文 ΟΔΥΣΣΕΙΑ， 英文 Odyssey， 古希腊的著名史诗之一。 参见维基百科 goo.gl/wKk0E。 海妖： 指塞壬（Siren），希腊神 话中人首鸟身的怪物， 参见维基百科 goo.gl/57q3C。 我个人一直坚持把 “Critical Thinking”理解 为“独立思考”，...

Summary Summary This is the summary of my book. 程序员基础知识 字符编码 技术名词 语义化版本 命名规范 书写文档 开源协议 目录结构 正则表达式 平凡之路 数据结构与算法 堆和栈 浮点数类型 XML和JSON 算法学习之路 排序算法 代码架构 设计模式 常用的Javascript设计模式 ...

使用Python实现训练阶段 朴素贝叶斯的效果要比近邻算法好吗？ 使用Python实现 训练阶段 朴素贝叶斯需要用到先验概率和条件概率。让我们回顾一下民主党和共和党的例子：先验概率指的是我们已经掌握的概率，比如美国议会中有233名共和党人，200名民主党人，那共和党人出现的概率就是： P(共和党) = 233 / 433 = 0.54 我们用P(...

无痛针灸 无痛针灸 有次在魔法集团粢饭，聊到中医，发现竟有 80% 的 colleagues 认为中医是骗人的，小法师惊呆了 后来和红帽的一个魔法师聊到这个，小法师认为治病犹如行军打仗， 双方战力：我 5 敌 8 西医直接杀病毒，把敌方战力削减至 3而中医如加光环，把我方战力提升至 10 就结果上来看，打完之后都剩 2，所以最好不要偏...

睡眠瘫痪 睡眠瘫痪 曾经，小法师还在魔法学院做魔法学徒的时候，经历过两次 鬼压床 第一次据现在已经四年了，当时的小法师甚至不知道这叫 “鬼压床”，只是完全不知所措，把此事定义为 “灵异事件” 让我们回到四年前，（括号中为运用《梦的解释》理论的分析）： 当时小法师中午 shopping 回来，去睡了会午觉又加上他在感冒，十分不舒服，小法...

词向量说明 背景介绍 效果展示 模型概览语言模型 N-gram neural model Continuous Bag-of-Words model(CBOW) Skip-gram model 数据准备数据介绍 数据预处理 编程实现 模型应用预测下一个词 总结 参考文献 词向量 本教程源代码目录在book/word2vec,初次使用请您参考Boo...

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