# encoding: utf-8 ''' Created on 2017-8-7 根据李航<<统计学习方法>>实现 ''' from collections import defaultdict import math class MaxEnt(object): def __init__(self): self.feats = defaultdict(int) self.trainset = [] self.labels = set()
这是一个最大熵的简明Java实现，提供训练与预测接口。训练采用GIS训练算法，附带示例训练集。本文旨在介绍最大熵的原理、分类和实现，不涉及公式推导或其他训练算法，请放心食用。
利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上，Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归（也称最大熵）的R包maxtent。 然而，RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。e1071是TU Wien(维也纳科技大学)统
这里主要总结一下在python环境下进行自然语言处理的相关包和可能会出现的相关错误，目前接触的都比较Low,但是还是想要记录下来。
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本文简绍了NLTK的使用方法，这是一个被称为“使用Python进行计算语言学教学和工作的绝佳工具”。
#玩转大数据#利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上，Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归（也称最大熵）的R包maxtent。 然而，RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。e1071是TU Wien(维
本文介绍了设备指纹技术，从技术的缘起、流派、工作原理、核心技术难点和评估方法五个方面进行了剖析。设备指纹技术是移动应用反欺诈、风控等场景下的重要技术，可以帮助企业和开发者有效识别、管理用户设备，降低欺诈风险。
在本教程中，我们将讨论最大熵文本分类器，也称为MaxEnt分类器。最大熵分类器是自然语言处理，语音和信息检索问题中常用的判别分类器。使用像JAVA，C++或PHP这样的标准编程语言实现最大熵分类器都可以，但是，为了估计模型的权重，必需解决数值优化问题。
opennlp的自定义命名实体的标注，给以了一定定制空间，方便开发者定制各自领域特殊的命名实体，以提高特定命名实体分词的准确性。
<数据猿导读> 本周，大数据领域共发生11起投融资事件，涉及领域包括通信、数据分析、商业智能wifi，信息安全等多个领域。其中，通鼎互联拟近15亿元收购两家互联网大数据公司，成为本周最大规模交易。以下
关于最大熵原理有很多直观容易理解的解释，比如Berger的例子，比如吴军老师数学之美中的例子。
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在当下，人工智能的浪潮席卷而来。从AlphaGo、无人驾驶技术、人脸识别、语音对话，到商城推荐系统，金融业的风控，量化运营、用户洞察、企业征信、智能投顾等，人工智能的应用广泛渗透到各行各业，也让数据科学家们供不应求。Python和R作为机器学习的主流语言，受到了越来越多的关注。数据学习领域的新兵们经常不清楚如何在二者之间做出抉择，本文就语言特性与使用场景为大家对比剖析。 一．Python和R的概念与特性 Python是一种面向对象、解释型免费开源高级语言。它功能强大，有活跃的社区支持和各式各样的类库，同时具
最近在研究中文分词及自然语言相关的内容，关注到JAVA环境下的HanLP，HanLP是一个致力于向生产环境普及NLP技术的开源Java工具包，支持中文分词（N-最短路分词、CRF分词、索引分词、用户自定义词典、词性标注），命名实体识别（中国人名、音译人名、日本人名、地名、实体机构名识别），关键词提取，自动摘要，短语提取，拼音转换，简繁转换，文本推荐，依存句法分析（MaxEnt依存句法分析、神经网络依存句法分析）。
自然语言处理是一门计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学科。虽然语言只是人工智能的一部分（人工智能还包括计算机视觉等），但它是非常独特的一部分。这个星球上有许多生物拥有超过人类的视觉系统，但只有人类才拥有这么高级的语言。
本来想通过python调用Java实现Hanlp的使用，参考文章：http://t.cn/RUrIF7z
利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上，Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归（也称最大熵）的R包maxtent。 然而，RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。e1071是TU Wien(维也纳科技大学)统计
n-gram[1] 是文本文档中 n 个连续项目的集合，其中可能包括单词、数字、符号和标点符号。 N-gram 模型在许多与单词序列相关的文本分析应用中非常有用，例如情感分析、文本分类和文本生成。 N-gram 建模是用于将文本从非结构化格式转换为结构化格式的众多技术之一。 n-gram 的替代方法是词嵌入技术，例如 word2vec。N-grams 广泛用于文本挖掘和自然语言处理任务。
对于生活中常见的二分类问题，我们可以通过建立一个回归方程来解决，我们希望有一个函数h(x)的输入在[0,1]之间（二分类问题一般将类标签定义为0和1，因此[0,1]以外的值会给分类带来很多麻烦。下边介绍一个比较常用的函数：
HanLP中的基于神经网络的高性能依存句法分析器参考的是14年Chen&Manning的论文（A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural Networks），这里还有一个发在了Github的实现程序，其实现语言为Python。除此之外，你还可以参考ljj123zz 的CSDN 一篇博客：blog.csdn.net/ljj123zz/article/details/78834838
【导读】近日，Abdul Fatir 在自己的CS5228课程报告使用不同的方法进行Tweets情感分析（作为二分类问题），并对这些方法的性能进行比较，主要是基于Python实现多种模型(Naive
https://www.nature.com/articles/s41559-017-0107
本文总结了最近三篇论文的结果，这些论文提出了一些可以将更长的任务分解成更短子任务的学习算法。
在第 5 章讲解的 Q-learning 算法中，我们以矩阵的方式建立了一张存储每个状态下所有动作值的表格。表格中的每一个动作价值Q(s,a)Q(s,a)Q(s,a)表示在状态sss下选择动作aaa然后继续遵循某一策略预期能够得到的期望回报。然而，这种用表格存储动作价值的做法只在环境的状态和动作都是离散的，并且空间都比较小的情况下适用，我们之前进行代码实战的几个环境都是如此（如悬崖漫步）。当状态或者动作数量非常大的时候，这种做法就不适用了。例如，当状态是一张 RGB 图像时，假设图像大小是210×160×3210\times 160\times 3210×160×3，此时一共有256(210×160×3)256^{(210\times 160\times 3)}256(210×160×3)种状态，在计算机中存储这个数量级的QQQ值表格是不现实的。更甚者，当状态或者动作连续的时候，就有无限个状态动作对，我们更加无法使用这种表格形式来记录各个状态动作对的QQQ值。
本文为Stanford Dan Jurafsky & Chris Manning: Natural Language Processing 课程笔记。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 最大熵模型(maximum entropy model， MaxEnt)也是很典型的分类算法，和逻辑回归类似，都是属于对数线性分类模型。在损失函数优化的过程中，使用了和支持向量机类似的凸优化技术。理解了最大熵模型，对逻辑回归，支持向量机以及决策树算法都会加深理解。本文就对最大熵模型的原理做一个小结。 熵和条件熵 在(机器学习(9)之ID3算法详解及python实现)一文中，我们
前面讲到一些文本基本处理方法。一个文本串，对其进行分词和重要性打分后（当然还有更多的文本处理任务），就可以开始更高层的语义分析任务。
语义分析，本文指运用各种机器学习方法，挖掘与学习文本、图片等的深层次概念。 1 文本基本处理 在讲文本语义分析之前，我们先说下文本基本处理，因为它构成了语义分析的基础。而文本处理有很多方面，考虑到本文主题，这里只介绍中文分词以及Term Weighting。 1.1 中文分词 拿到一段文本后，通常情况下，首先要做分词。分词的方法一般有如下几种： 基于字符串匹配的分词方法。此方法按照不同的扫描方式，逐个查找词库进行分词。根据扫描方式可细分为：正向最大匹配，反向最大匹配，双向最大匹配，最小切分(即最短路径)；总
grammar: ContextFreeGrammar → CFG, WeightedGrammar → PCFG, StatisticalDependencyGrammar → ProbabilisticDependencyGrammar, WeightedProduction → ProbabilisticProduction draw.tree: TreeSegmentWidget.node() → TreeSegmentWidget.label(), TreeSegmentWidget.set_node() → TreeSegmentWidget.set_label() parsers: nbest_parse() → parse() ccg.parse.chart: EdgeI.next() → EdgeI.nextsym() Chunk parser: top_node → root_label; chunk_node → chunk_label WordNet properties are now access methods, e.g. Synset.definition → Synset.definition() sem.relextract: mk_pairs() → _tree2semi_rel(), mk_reldicts() → semi_rel2reldict(), show_clause() → clause(), show_raw_rtuple() → rtuple() corpusname.tagged_words(simplify_tags=True) → corpusname.tagged_words(tagset=’universal’) util.clean_html() → BeautifulSoup.get_text(). clean_html() is now dropped, install & use BeautifulSoup or some other html parser instead. util.ibigrams() → util.bigrams() util.ingrams() → util.ngrams() util.itrigrams() → util.trigrams() metrics.windowdiff → metrics.segmentation.windowdiff(), metrics.windowdiff.demo() was removed. parse.generate2 was re-written and merged into parse.generate
词性（Part of Speech, POS），标注是对一个词汇或一段文字进行描述的过程。这个描述被称为一个标注。
不少人通过知乎或微信给我要论文的链接，统一发一下吧，后续还有DST、DPL、迁移学习在对话系统的应用、强化学习在对话系统的应用、memory network在对话系统的应用、GAN在对话系统的应用等论文，整理后发出来，感兴趣的可以期待一下。
最大熵模型(maximum entropy model， MaxEnt)也是很典型的分类算法了，它和逻辑回归类似，都是属于对数线性分类模型。在损失函数优化的过程中，使用了和支持向量机类似的凸优化技术。而对熵的使用，让我们想起了决策树算法中的ID3和C4.5算法。理解了最大熵模型，对逻辑回归，支持向量机以及决策树算法都会加深理解。本文就对最大熵模型的原理做一个小结。
现在，让我们先从介绍自然语言处理(NLP)开始吧。众所周知，语言是人们日常生 活的核心部分，任何与语言问题相关的工作都会显得非常有意思。希望这本书能带你领略 到 NLP 的风采，并引起学习 NLP 的兴趣。首先，我们需要来了解一下该领域中的一些令 人惊叹的概念，并在工作中实际尝试一些具有挑战性的 NLP 应用。
选自davidsbatista 作者：David S. Batista 机器之心编译 参与：乾树、刘晓坤 这是应用于 NLP 的连续监督学习系列博文的第二篇。它可以看作是上一篇文章的续作（参见：深度 | 从朴素贝叶斯到维特比算法：详解隐马尔科夫模型），在上一篇博客中，作者试着解释了隐马尔科夫模型（HMM）和朴素贝叶斯（Naive Bayes）之间的关系。在这篇博客中，作者将尝试解释如何构建一个基于 Logistic 回归分类器的序列分类器，即，使用一种有区别性的方法。 判定模型 vs 生成模型 上一篇博文中
支持中文分词（N-最短路分词、CRF分词、索引分词、用户自定义词典、词性标注），命名实体识别（中国人名、音译人名、日本人名、地名、实体机构名识别），关键词提取，自动摘要，短语提取，拼音转换，简繁转换，文本推荐，依存句法分析（MaxEnt依存句法分析、CRF依存句法分析）
回复“斯坦福”，下载81页原版PPT 摘自：我爱公开课 网站：http://52opencourse.com 感谢我爱公开课小伙伴的真情付出！ 一、自然语言处理概览——什么是自然语言处理（NLP) 1）相关技术与应用 自动问答（Question Answering，QA）：它是一套可以理解复杂问题，并以充分的准确度、可信度和速度给出答案的计算系统，以IBM‘s Waston为代表； 信息抽取（Information Extraction，IE）：其目的是将非结构化或半结构化的自然语言描述文本转化结构化的数据
模仿学习（imitation learning，IL）又叫做示范学习（learning from demonstration），学徒学习（apprenticeship learning），观察学习（learning by watching）。
聊聊文本挖掘中的 “找出相似的文章”， 为“推荐系统”做准备。 以下为正文。 先了解下文本挖掘的一般过程。 如何让计算机读懂一段文字? 本质上要解决的是从文字中提取计算机可以理解的特征， 然后把文本特
纵观整个开源领域，陆陆续续做中文分词的也有不少，不过目前仍在维护的且质量较高的并不多。下面整理了一些个人认为比较优秀的中文分词库，以供大家参考使用。
中文分词是中文文本处理的基础步骤，也是中文人机自然语言交互的基础模块。由于中文句子中没有词的界限，因此在进行中文自然语言处理时，通常需要先进行分词。
在模型与人类意图对齐方面，根据人类反馈的强化学习（RLHF）已经成为一大流行范式。通常来说，RLHF 算法的工作过程分为两个阶段：一、使用人类偏好学习一个奖励函数；二、通过使用强化学习优化所学习的奖励来对齐模型。
一、人群SNV频率数据库 数据库名称 网站 简介 dbSNP https://www.ncbi.nlm.nih.gov/snp/ dbSNP 包含人类单核苷酸变异、微卫星和小片段插入和缺失，以及常见变异和临床突变的发表、群体频率、分子结果以及基因组和 RefSeq 映射信息。 gnomAD http://gnomad.broadinstitute.org/或http://www.gnomad-sg.org/ gnomAD（v3.1.2）基于GRCh38，其中短变异（short variant）数据集涵盖了7
本文尽可能的不涉及到繁杂的数学公式，把面试中常问的模型核心点，用比较通俗易懂但又不是专业性的语言进行描述。希望可以帮助大家在找工作时提纲挈领的复习最核心的内容，或是在准备的过程中抓住每个模型的重点。
本文将尽量使用易懂的方式，尽可能不涉及数学公式，而是从整体的思路上来看，运用感性直觉的思考来解释最大熵马尔可夫模型。并且从名著中找了个具体应用场景来帮助大家深入这个概念。
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