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樸素貝葉斯的公式推導(dǎo)
樸素貝葉斯分類是一種十分簡單的分類算法鲫咽，叫它樸素貝葉斯分類是因?yàn)檫@種方法的思想真的很Naive惦辛。 它有一個(gè)基本的假設(shè)：樣本的特征屬性相互獨(dú)立且權(quán)...
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對CRF的理解
定義： 條件場是隨機(jī)變量的集合肚医，這些隨機(jī)變量根據(jù)概率分布被賦予相應(yīng)的值。 形象比喻： 假設(shè)你有一組關(guān)于 Justin Bieber的日常生活照（...
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隱馬爾可夫（HMM）模型的理解在研究HMM模型時(shí)羹膳，看到知乎上一個(gè)很簡明的解釋睡互，特此記錄下來！ 輸入：為可觀測序列（海藻的干濕程度）陵像； 參數(shù)：狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣A 就珠、給定狀態(tài)下觀...
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自然語言處理中的分詞算法實(shí)現(xiàn)最近實(shí)現(xiàn)的3種中文分詞算法 基于最大匹配（前向匹配、后向匹配醒颖、雙向匹配） HMM n-gram 基于最大匹配算法（基于詞典） 最大前向匹配 從左...
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自然語言處理基本流程與應(yīng)用
自然語言處理是人工智能皇冠上的明珠 自然語言處理的基本流程： 分詞（Segment） 命名實(shí)體識(shí)別（NER） 詞性標(biāo)注（Pos Tagging）...