基于词典的方法、基于统计的方法、基于规则的方法1、基于词典的方法（字符串匹配，机械分词方法）定义:按照一定策略将待分析的汉字串与一个大机器词典中的词条进行匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功。按照扫描方向的不同：正向匹配和逆向匹配
按照长度的不同：最大匹配和最小匹配1.1正向最大匹配思想MM
1》从左向右取待切分汉语句的m个字符作为匹配字段，m为大机器词典中最长词条个数。
2》查找大机器词典
前言本文详细阐述了结巴分词的分词原理，主要包括分词的具体过程和对未登录词的分词。本文如有不正确的地方，恳请各位读者指出。结巴分词算法原理基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG)采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型，使用了 Viterbi 算法下面逐条来解释。一、基于前缀词
# 机器学习分词的实现流程
## 1. 简介
在自然语言处理（NLP）领域，分词是一项基础任务，它将一个连续的文本序列切分成一个个有意义的词语或字。机器学习分词是一种基于机器学习算法的自动分词方法，通过训练模型来学习分词规则，从而实现高质量的分词效果。
## 2. 流程图
下面是机器学习分词的实现流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[收集和准备数据] -->
先简单介绍下分词，分词就是要把一个句子分成各个单独的词汇。对于西方语言来说，它们具有天然的分隔符（也就是空格），但是东方语言多基于characeter（也就是字符），不同的字符之间的组合可能会有多种不同的意思，这就造成了东方语言分词特有的困难。1. 基于词典的分词最简单也是最直接的方法就是查词典，我们从左到右扫面一遍句子，遇到可以在词典中可以知道的词汇就把它分出来。这种方法当然是比较快捷的，但是同
使用jieba库进行分词 安装jieba就不说了，自行百度！ 将标题分词，并转为list 所有标题使用空格连接，方便后面做自然语言处理 将分词后的标题（使用空格分割的标题）放到一个list里面 统计词频 转化为词袋，这一步的输入是一系列的句子（词与词之间使用空格分开），构成的列表。得到的结果是句子中
原创
2021-09-14 11:05:48
206阅读
最近在研究机器学习，随手将学习的过程记录下来，方面自己的学习与回顾1. 机器学习是什么？ 机器学习(Machine Learning，ML)是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的一门科学技术。它使用计算机技术，应用微积分、概率论、统计学、信息论、逼近论、凸分析、算法等多种不同的理论与学科，针对分析目标建立有针对性的数据模型
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2023-07-27 19:15:47
152阅读
统计学习(statistical learning)是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科． 统计学习也称为统计机器学习(statistical machine learning). 统计学习的主要特点是: (1）统计学习以计算机及网络为平台，是建立在计算机及网 ...
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2021-11-02 10:13:00
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jieba简介1.jieba的特点分词是自然语言处理中最基础的一个步骤。而 Jieba 分词是目前中文分词中一个比较好的工具。它包含有以下特性：社区活跃。Jieba 在 Github 上已经有 17670 的 star 数目。社区活跃度高，代表着该项目会持续更新，实际生产实践中遇到的问题能够在社区反馈并得到解决，适合长期使用；功能丰富。Jieba 其实并不是只有分词这一个功能，其是一个开源框架，提
统计机器学习大纲！！！
监督学习：线性回归；逻辑回归；感知机；K近邻；决策树；朴素贝叶斯；支持向量机；最大熵模型
集成学习：Boosting系列算法；Bagging系列算法；AdaBoost算法；XgBoost算法；随机森林
无监督学习：k-means均值算法；BIRCH聚类算法；DBSCAN密度聚类算法；谱聚类
降维算法：主成分分析（PCA）；线性判别分析（LDA）；奇异值分解（SVD）；局部线性嵌入
推荐算法：Apriori关联算法；FPTree算法；PrefixSpan算法；协同过滤算法；矩阵分解推荐算法
特征工程：特征选择；特征表达；特征预处理
贝叶斯个性化推荐（BPR）算法、机器学习模型跨平台上限、异常点检测算法
原创
2021-05-20 20:02:14
224阅读
knn问题 k要取奇数svm: 首先看书。注意公式里的参数，不同地方的公式是不一样的。 C叫正则化系数或者惩罚因子，C越大，有越多的点越过间隔。 对于径向核函数，可以表示测试点附近有点能够影响， 选择原则是，we should probably set o to be a few times the typical distance from a point to its nearest
原创
2022-07-18 12:52:29
54阅读
关联规则学习1关联规则学习2k-均值例子层次聚类例子log-loss解析
原创
2022-07-18 12:53:05
63阅读
## 机器学习频数统计的实现流程
在机器学习中，频数统计是一个基本而重要的任务。它可以帮助我们对数据集进行初步的分析，了解各个特征值的出现频率，从而为后续的数据处理和模型训练提供基础。下面是机器学习频数统计的实现流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库和数据集 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 进行频数统计 |
| 4 | 结果可视化 |
原创
2023-07-20 21:25:28
83阅读
## 机器学习与统计的实现流程
### 1. 数据收集与预处理
在开始机器学习与统计分析之前，我们首先需要收集相关的数据，并对数据进行预处理。预处理包括数据清洗、数据转换和特征选择等步骤，以保证数据的质量和可用性。
#### 代码示例：
```python
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 数据清洗
da
统计机器学习导论是一本经典的机器学习教材，涵盖了机器学习的基本概念和方法。它从统计学的角度介绍了机器学习的基本原理和常用算法。本文将以这本书为基础，通过代码示例和简单易懂的解释，科普统计机器学习的基本知识。
## 1. 什么是机器学习？
在开始介绍机器学习之前，我们先来了解一下什么是机器学习。简单来说，机器学习是一种通过给计算机提供数据和算法，使其能够自动学习和改进的方法。它是人工智能的一个重
原创
2023-09-18 05:32:43
224阅读
把统计方法引入机器学习领域，作为机器学习的一个方法论，取得了显著的成果。AI到底是不是一个完备性问题值得探讨，而模糊逻辑为探索语义完备性的应用范围开辟了一个好的方向，统计机器学习方法对规则的提取与模糊逻辑表象相似，统计机器学习方法妄图使用优良数据来表示...
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2013-09-23 09:53:00
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机器学习 -- 统计与分布机器学习中用到的一些统计方面的概念。1. 标准差 公式： 假设一个班有30个学生，每个学生的语文课的考试成绩是 Xi， 平均分是80，标准差 不是每个学生的成绩减去平均分的平方的和，再除以学生数，然后再开方。 意义： 标准差越大，表
原创
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2022-12-12 00:10:48
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# 机器学习 统计出现次数
## 引言
机器学习是一种通过算法和统计模型来让计算机系统自动从数据中学习规律和知识的领域。统计出现次数则是在数据分析中常用的一种技术，用于计算某个特定事件发生的频率。本文将介绍机器学习和统计出现次数的基本概念，并通过代码示例演示如何使用机器学习和统计出现次数来解决实际问题。
## 机器学习基础
机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过让计算机从数据中学习模型和
1．统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型
原创
2022-11-01 16:56:46
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教程笔记概述来源于课程MA429,讲述统计机器学习。是算法工程师的基础。本文阅读先决条件阅读并尽可能理解intro naive bayes.pdf这个课件。内容总结这个贝叶斯决策边界是实际的类别分类边界。还有我们设计的分类器的分类边界。 k在10个左右时，偏差和方差比较小，mse综合较小。k过大时，mse也会增大。维度灾难，维度诅咒curse of dimensionality在高维出现的数据样本
原创
2022-07-18 12:51:31
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简介：利用字与字间、词与词间的同现频率作为分词的依据，不一定需要建立好的词典。需要大规模的训练文本用来训练模型参数。优缺点：不受应用领域的限制；但训练文本的选择将影响分词结果。 概率最大统计分词算法 一、主要原理 对于任意一个语句，首先按语句中词组的出现顺序列出所有在语料库中出现过的词组；将上述词组集中的每一个词作为一个顶点，加上开始与结束顶点，按构成语句
