TF-IDF介绍 TF-IDF是NLP中一种常用的统计方法，用以评估一个字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度，通常用于提取文本的特征，即关键词。字词的...
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NLP入门（二）探究TF-IDF的原理
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02-线性回归和LR1.导数的求导法则 常见性质：1.f(x) =Ax 2.线性回归 线性回归的表达式： 线性回归损失函数的代数表达式为： 对损失函数进行求导： 3.LR 3.1二元逻辑回归的模...
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03-决策树（cart）1. CART分类树算法的最优特征选择方法 我们知道，在ID3算法中我们使用了信息增益来选择特征，信息增益大的优先选择。在C4.5算法中，采用了信息增益比来选择特征，以减少信...
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内向的我，靠这份面试模板，offer拿到手软！
“自己没有能力，面试时很心虚”、“明明有能力，但面试却总是被拒”、“害怕向陌生人自我推荐”、“一紧张就大脑空白、结巴，准备的东西全忘了”！ 相信这样的情况，很多人面试时都曾深...
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05-隐马尔科夫模型（HMM）四
本篇文章我们来解决，在给定模型和观测序列的情况下，求出最可能出现的对应的隐状态序列。HMM模型的解码问题最常用的算法是维特比算法，接下来我们将利用维特比算法来解决上述问题。 ...
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04-隐马尔科夫模型（HMM）三上一节中我们介绍了如何解决求观测序列问题问题的前两种方法，可参考03-隐马可夫模型（HMM）二这一章节，接下来我们介绍第三种方法，后向算法。 1、后向概率的定义 如图所示： ...
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03-隐马可夫模型（HMM）二1、HMM问题一：求观测序列问题（直接计算） 首先我们回顾下HMM模型的问题一。这个问题是这样的。我们已知HMM模型的参数λ=(A,B,Π)。其中A是隐藏状态转移概率的矩阵，...
