/data/rmm_dic.utf8 南京市 南京市长 长江大桥 人民解放军 大桥 2、RMM算法 #逆向最大匹配 class RMM(object): def __init__(self, dic_path
分词 正向最大匹配 方法一 分词步骤 收集一个词表 对于一个待分词的字符串，从前向后寻找最长的，在词表中出现的词，在词边界做切分 从切分处重复步骤2，直到字符串末尾 实现方式 找出词表中最大长度词 从字符串开头开始选取最大词长度的窗口...，检查窗口内的词是否在词表中 如果在词表中，在词边界处进行切分，之后移动到词边界处，重复步骤2 如果不在词表中，窗口右边界回退一个字符，然后检查窗口词是否在词表中 加载词表，并确定词表中词最大长度 #...- 方法一 def forward_max_matching(toCutString, word_dict, max_length): words = [] # 保存分词 while toCutString...= "": length = min(max_length, len(toCutString)) # 确认待切分字符串长度和最大长度如果待切分词小于最大词长度时 word = toCutString...not in prefix_dict or end_index > len(tocutstring): words.append(find_word) # 证明这个字不是前缀，可以分词
2：基于词典的分词（最为常见） 这类分词算法比较常见，比如正向/逆向匹配。例如： mmseg分词器 就是一种基于词典的分词算法。以最大正向匹配为主，多种 消除歧义算法为辅。但是不管怎么分。...该类分词方法，分词精度不高。由于中文比较复杂，不推荐采用正向最大匹配算法的中文分词器。。逆向最大匹配算法在处理中文往往会比正向要准确。...接下来分析第2种：基于词典的分词算法（最长的词优先匹配）。 先分析最大正向匹配算法 一： 具体流程图如下： ?...二：最大逆向分词算法 考虑到逆向，为了 区分分词的数据的连贯性。我们采用Stack（栈对象，数据结果，后进先出，不同于Queue和ArrayList有顺序的先进先出） 这个对象来存储分词结果。。...随着最大长度的增加，性能会严重下降。 像之前介绍的采取正向最大匹配算法的mmseg分词器，内部设置了4个消除歧义的过滤算法，这四个歧义解析规则表明是相当有效率的。总体来讲。
其中，有关中文分词的一些概念是我们需要掌握的，譬如： unigram 一元分词，把句子分成一个一个的汉字 bigram 二元分词，把句子从头到尾每两个字组成一个词语 trigram 三元分词，把句子从头到尾每三个字组成一个词语
最大匹配算法 基于词典的双向匹配算法的中文分词算法的实现。...后向最大匹配 该算法是正向的逆向算法，区别是窗口是从后向左扫描，若匹配不成功，则去掉第一个字符，重复上述的匹配步骤。...双向最大匹配 双向最大匹配法是将正向最大匹配法得到的分词结果和逆向最大匹配法的到的结果进行比较，从而决定正确的分词方法。...定义的匹配规则如下： 如果正反向匹配算法得到的结果相同，我们则认为分词正确，返回任意一个结果即可。...如果正反向匹配算法得到的结果不同，则考虑单字词、非字典词、总词数数量的数量，三者的数量越少，认为分词的效果越好。
Baum-Welch算法是执行HMM MLE的最常见方法，它是一种特殊的期望最大化（EM）算法，用于迭代地优化模型参数。 多类线性回归是一种扩展的线性回归模型，用于处理多分类问题。...最大似然估计在此类模型中用于确定各个类别的概率分布，并通过最大化似然函数来估计模型参数。 Naive Bayes分类器是一种基于贝叶斯定理的概率分类器，最大似然估计用于估计条件概率分布。...具体步骤包括： 推导似然函数：首先需要推导出时间序列数据的概率密度函数或概率质量函数。 最大化似然函数：通过选择合适的优化算法（如牛顿-拉夫森法、梯度上升法等），求解使得似然函数最大化的参数值。...期望最大化算法（Expectation-Maximization, EM）： 效率：EM算法在每次迭代中分别计算期望值和最大化值，因此其效率相对较高。但是，EM算法可能需要多次迭代才能收敛。...适用场景：适用于存在隐变量的概率模型参数估计。例如，在混合高斯模型中，EM算法通过交替计算隐变量的期望和参数的最大化来优化模型。
指定两个节点分别作为起点 start 和终点 end ，请你找出从起点到终点成功概率最大的路径，并返回其成功概率。 如果不存在从 start 到 end 的路径，请 返回 0 。...而边 m 与点 n 的关系，m 最小是 0（也就是点之间没有线），最大是 (n - 1) * n / 2，每个点之间都有连线。 因此可以预见，这样的算法效率确实很差。...Dijkstra 算法 定义概览 Dijkstra (迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。...注意该算法要求图中不存在负权边。...Bellman-Ford 算法 之前有说到 Dijkstra 算法要求不能有负权边，而这个 Bellman-Ford 算法是支持的。
前言 在浅谈分词算法（1）分词中的基本问题我们讨论过基于词典的分词和基于字的分词两大类，在浅谈分词算法（2）基于词典的分词方法文中我们利用n-gram实现了基于词典的分词方法。...对于这三个基本参数，HMM有三个基本问题： 概率计算问题，在模型λ下观测序列O出现的概率； 学习问题，已知观测序列O，估计模型λ的参数，使得在该模型下观测序列P(O|λ)最大； 解码（decoding）...问题，已知模型λ与观测序列O，求解条件概率P(I|O)最大的状态序列I。...,cn}，求解最大条件概率 ? 其中，ti表示字符ci对应的状态。 两个假设 在求条件概率 ? 我们利用贝叶斯公式可得 ?...定义在时刻t状态为i的概率最大值为δt(i)，则有递推公式： ? 其中，ot+1即为字符ct+1。
简述 1-10 平均 100 / 10 = 10%/个数 的概率 总共有 10 项结果 每项都有 10% 的中奖概率 最低就是 10% / 项 的中奖概率 但如果把 10项 分成 5项每份，那么就有...2项 100 / 2 = 50% 的概率 也就是说把 1-5 数字所执行的方法改成一样的，把 6-10 所执行的方法改成一样的 默认是 50% 的中奖概率 代码 部分代码 ...10 + 1); // 测试 alert(suiJiGaiLv); // 判断概率...10 + 1); // 测试 alert(suiJiGaiLv); // 判断概率
https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/78776283 机器学习EM算法以及逻辑回归算法模型参数的求解都用到了最大似然估计，本文讲解其原理...极大似然估计，通俗理解来说，就是利用已知的样本结果信息，反推最具有可能（最大概率）导致这些样本结果出现的模型参数值！...最大似然估计通常是将目标函数转化为对数的形式，大大的简化了参数求解的运算。 ? ? ? ? 下面给出两个示例，一个离散变量，一个连续变量的参数估计。 ? ? ? ? ?...---- 参考: 本部分内容基本来源于 盛骤, 谢式千, 潘承毅《概率论与数理统计 第四版浙江大学》
问题描述 生成n个∈[a,b]的随机整数，输出它们的和为x的概率。 输入格式 一行输入四个整数依次为n，a，b，x，用空格分隔。...输出格式 输出一行包含一个小数位和为x的概率，小数点后保留四位小数 样例输入 2 1 3 4 样例输出 0.3333 数据规模和约定 对于50%的数据，n≤5.
文章目录 百度百科版本 统计学中，MAP为最大后验概率（Maximum a posteriori）的缩写。估计方法根据经验数据获得对难以观察的量的点估计。...它与最大似然估计中的 Fisher方法有密切关系，但是它使用了一个增大的优化目标，这种方法将被估计量的先验分布融合到其中。...所以最大后验估计可以看作是规则化（regularization）的最大似然估计。 查看详情 维基百科版本 在贝叶斯统计，一个最大后验概率（MAP）估计是未知数，即等于的估计模式的的后验分布。...它与最大似然（ML）估计方法密切相关，但采用了包含先验分布的增强优化目标（量化通过相关事件的先前知识获得的额外信息）超过想要估计的数量。因此，MAP估计可以被视为ML估计的正则化。 查看详情
0-1等概率问题 问题描述 一个随机数产生器以概率P生成0，以概率(1-P)生成1，怎样生成等概率的0和1？...主要思路 借用蓄水池算法。先定义一个1~n-1的数组，然后从中抽样K个数。...主要思路 利用蓄水池算法。先生成一个大小为1000的数组，将前1000个关键字填入数组中，随后的关键字随机进行交换。 在半径为1的圆中随机选取一点 主要思路 假设圆心(0,0)。...*y = random() % 10000; *x = (2 * r / (*x)) - r; *y = (2 * r / (*y)) - r; }} 蓄水池算法...算法实现： int impounding_reservoir(int *array,int length, int k) { if (k <= 0 || array == NULL
引言 贝叶斯估计、最大似然估计(MLE)、最大后验概率估计(MAP)这几个概念在机器学习和深度学习中经常碰到，读文章的时候还感觉挺明白，但独立思考时经常会傻傻分不清楚(?)...频率学派的代表是最大似然估计；贝叶斯学派的代表是最大后验概率估计。...最大后验概率估计(MAP) 最大后验概率估计，英文为Maximum A Posteriori Estimation，简写为MAP。...最大后验概率估计可以看作是正则化的最大似然估计，当然机器学习或深度学习中的正则项通常是加法，而在最大后验概率估计中采用的是乘法，P(θ)P(\theta)P(θ)是正则项。...最大似然估计、最大后验概率估计中都是假设θ\thetaθ未知，但是确定的值，都将使函数取得最大值的θ\thetaθ作为估计值，区别在于最大化的函数不同，最大后验概率估计使用了θ\thetaθ的先验概率。
二、开箱子or大转盘 三、抽卡保底算法 四、洗牌算法 五、组合随机算法 总结 ---- 前言 概率 在游戏中可以说是最玄学的东西了，只要涉及到游戏，基本上就跟概率是离不开关系的。...---- 一、独立随机算法 每个怪物都会携带一些游戏道具（装备，宝石，金币，道具，任务物品等），被击败后，会根据概率随机掉落。...浮动概率。这种方案有点类似于PRD算法。这种抽卡的机制在于每次抽完卡后调整所有卡牌的比例，让单人整体抽卡的感觉更趋近与高斯分布，但是收敛的方式会更快，从而让最终的结果接近于期望。...对 10连抽卡保底模型 感兴趣的小伙伴可以参考下这篇文章：《10 连抽保底的概率模型》 ---- 四、洗牌算法 洗牌算法 最典型的应用莫过于音乐播放器的随机播放。...那么，既然伪随机费时费力，还反自然，为什么在应用领域还要引入各种伪随机的算法呢？ 其目的就在于——让用户得到更好的体验。 真随机，就是原始时代的怪物掉落，掉不掉全看运气。每次概率都是一模一样。
分词算法是自然语言处理和文本挖掘的基础，中文分词算法指在输入一段中文字符串后，通过计算机自动识别语句中所应包含的字或词，最终能成功地输出该段语句所对应的分词结果，该分词结果经一步为语句和语义的识别奠定基础...常用的中文分词算法举例如下： 正向最大匹配算法：Maximum Matching 逆向最大匹配算法：Reverse Maximum Matching 正向最小匹配算法：Minimum Matching...逆向最小匹配算法：Reverse Minimum Matching 双向最大匹配算法：Bidirectional Maximum Matching 双向最小匹配算法：Bidirectional Minimum...Matching 双向最大最小匹配算法：Bidirectional Maximum Minimum Matching 全切分算法：Full Segmentation 最少词计数算法：Minimal Word...Count 最大多元计数算法：Max N-gram Count 最大概率分词算法：Max Probability Value 方法一：轻歌曼舞 Jlink 调用 Java Class 轻：安装分词组件
1.2逆向最大匹配算法RMM 该算法是正向最大匹配的逆向思维，匹配不成功，将匹配字段的最前一个字去掉，实验表明，逆向最大匹配算法要优于正向最大匹配算法。...1.3 双向最大匹配法(Bi-directction Matching method,BM) 双向最大匹配法是将正向最大匹配法得到的分词结果和逆向最大匹配法的到的结果进行比较，从而决定正确的分词方法...1.2基于统计的分词（无字典分词） 主要思想：上下文中，相邻的字同时出现的次数越多，就越可能构成一个词。因此字与字相邻出现的概率或频率能较好的反映词的可信度。...对于一个句子T，我们怎么算它出现的概率呢？...这使得分词系统的设 计大大简化。在字标注过程中，所有的字根据预定义的特征进行词位特性的学习，获得一个概率模型。然后，在待分字串上，根据字与字之间的结合紧密程度，得到 一个词位的标注结果。
所以明天再做也不会晚 结巴分词的过程是： 1、根据dict.txt中的词库构建一棵trie树，这棵树的实例只有一个，采取单例模式。...2、每来一次分词构造，就顺着trie树进行分词，这将产生很多种结果，于是就生成了一个DGA，分词的有向无环图，终点是句子的左边或者右边（实际上应该分别以左边和右边为终点来做处理）。...3、利用动态规划，从句子的终点开始，到这算回去（这个在动态规划中很常见，概率dp）：对DGA中查找最大的概率的分词路径，路径上的词语就是分词结果。 4、返回分词结果。...return singleton; } } } return singleton; } bug2：使用trie树对待分词句子建立...使用visual vm进行测试可以发现，将该分词加入到项目中一段时间后，在内存中可以看见DictSegment和DictSegment[]的占比非常高，如果老年代不够大，很有可能会引起OutOfMemory
，即本次我们要介绍的hyperloglog概率数据结构。...什么是hyperloglog结构 Hyperloglog(HLL)是指从Loglog算法派生的概率算法，用于确定非常大的集合的基数，而不需要存储其所有值。...作为低资源需求的代价，基数测量是概率性的，意味着具有小于2％的误差。...HyperLogLog基本原理 HLL的数学原理在这里不作解释，通俗来说HLL是通过散列中左边连续0的数量来估计给定集合的基数，因为一个好的哈希算法可以确保我们每个可能的散列具有大致相同的出现概率和均匀分布...分桶平均的基本原理是将统计数据划分为m个桶，每个桶分别统计各自的最大连续0个数并能得到各自的基数预估值 ，最终求其调和平均数即可，举个例子我们将集合划分为8个子集，那么需要将哈希值的前3位用于子集寻址，
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