NLP常用算法總結

• 人面猴

  序言：七十年代末知态，一起剝皮案震驚了整個濱河市捷兰，隨后出現的幾起案子，更是在濱河造成了極大的恐慌负敏，老刑警劉巖贡茅，帶你破解...

  沈念sama閱讀 217,406評論 6贊 503
• 死咒

  序言：濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件，死亡現場離奇詭異其做，居然都是意外死亡顶考，警方通過查閱死者的電腦和手機，發(fā)現死者居然都...

  沈念sama閱讀 92,732評論 3贊 393
• 救了他兩次的神仙讓他今天三更去死

  文/潘曉璐 我一進店門妖泄，熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來驹沿，“玉大人，你說我怎么就攤上這事蹈胡≡荆” “怎么了？”我有些...

  開封第一講書人閱讀 163,711評論 0贊 353
• 道士緝兇錄：失蹤的賣姜人

  文/不壞的土叔 我叫張陵审残，是天一觀的道長梭域。 經常有香客問我疙剑，道長藐窄，這世上最難降的妖魔是什么？ 我笑而不...

  開封第一講書人閱讀 58,380評論 1贊 293
• ?港島之戀（遺憾婚禮）

  正文 為了忘掉前任疙描，我火速辦了婚禮璧坟，結果婚禮上既穆，老公的妹妹穿的比我還像新娘赎懦。我一直安慰自己，他們只是感情好幻工，可當我...

  茶點故事閱讀 67,432評論 6贊 392
• 惡毒庶女頂嫁案：這布局不是一般人想出來的

  文/花漫 我一把揭開白布励两。 她就那樣靜靜地躺著，像睡著了一般囊颅。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪当悔。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上，一...

  開封第一講書人閱讀 51,301評論 1贊 301
• 城市分裂傳說

  那天踢代，我揣著相機與錄音盲憎，去河邊找鬼。 笑死胳挎，一個胖子當著我的面吹牛饼疙，可吹牛的內容都是我干的。 我是一名探鬼主播慕爬，決...

  沈念sama閱讀 40,145評論 3贊 418
• 雙鴛鴦連環(huán)套：你想象不到人心有多黑

  文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼窑眯，長吁一口氣：“原來是場噩夢啊……” “哼！你這毒婦竟也來了医窿？” 一聲冷哼從身側響起磅甩，我...

  開封第一講書人閱讀 39,008評論 0贊 276
• 萬榮殺人案實錄

  序言：老撾萬榮一對情侶失蹤，失蹤者是張志新（化名）和其女友劉穎姥卢，沒想到半個月后更胖，有當地人在樹林里發(fā)現了一具尸體，經...

  沈念sama閱讀 45,443評論 1贊 314
• ?護林員之死

  正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡隔显，尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內容為張勛視角 年9月15日...

  茶點故事閱讀 37,649評論 3贊 334
• ?白月光啟示錄

  正文 我和宋清朗相戀三年却妨，在試婚紗的時候發(fā)現自己被綠了。 大學時的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片括眠。...

  茶點故事閱讀 39,795評論 1贊 347
• 活死人

  序言：一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡彪标，死狀恐怖，靈堂內的尸體忽然破棺而出掷豺，到底是詐尸還是另有隱情捞烟，我是刑警寧澤，帶...

  沈念sama閱讀 35,501評論 5贊 345
• ?日本核電站爆炸內幕

  正文 年R本政府宣布当船，位于F島的核電站题画，受9級特大地震影響，放射性物質發(fā)生泄漏德频。R本人自食惡果不足惜苍息，卻給世界環(huán)境...

  茶點故事閱讀 41,119評論 3贊 328
• 男人毒藥：我在死后第九天來索命

  文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧竞思，春花似錦表谊、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...

  開封第一講書人閱讀 31,731評論 0贊 22
• 一樁弒父案爆办，背后竟有這般陰謀

  文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至课梳，卻和暖如春距辆，著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間，已是汗流浹背暮刃。 一陣腳步聲響...

  開封第一講書人閱讀 32,865評論 1贊 269
• 情欲美人皮

  我被黑心中介騙來泰國打工挑格， 沒想到剛下飛機就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留，地道東北人沾歪。 一個月前我還...

  沈念sama閱讀 47,899評論 2贊 370
• 代替公主和親

  正文 我出身青樓，卻偏偏與公主長得像雾消，于是被迫代替她去往敵國和親灾搏。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子，可洞房花燭夜當晚...

  茶點故事閱讀 44,724評論 2贊 354

推薦閱讀更多精彩內容

• 《數學之美》讀書筆記

  很早之前看了幾篇博文立润，只留下模糊印象 狂窑。這次是在學習人工智能的基礎知識后再看，其中研究自然語言的方法從基于規(guī)則轉變...

  輕舟閱讀 5,890評論 0贊 9
• 《數學之美》總結摘要

  原文引自 豆瓣《數學之美》-筆記總結 第1章 文字和語言vs數字和信息 講述了文字桑腮、數字和語言的歷史泉哈，目的是幫助...

  _Haimei閱讀 1,558評論 0贊 3
• 淺談推薦系統(tǒng)基礎

  這篇文章的技術難度會低一些，主要是對推薦系統(tǒng)所涉及到的各部分內容進行介紹破讨，以及給出一些推薦系統(tǒng)的常用算法丛晦，比起技術...

  我偏笑_NSNirvana閱讀 12,084評論 5贊 89
• 閱讀 《數學之美 》 隨筆

  chapter 3 漢語的詞匯量大致在200k最有，訓練一個三元模型就有200K^3 的參數提陶，即使將整個互聯網的全...

  栽生物坑里的信息汪閱讀 1,368評論 0贊 1
• 2018-03-11

  我來了…

  原來遲早遇見亮閱讀 120評論 0贊 0