在谈N-Gram模型之前，我们先来看一下Mrkove假设： 1.一个词的出现仅仅依赖于它前面出现的有限的一个或者几个词； 2.一个词出现的概率条件地依赖于前N-1个词的词类。定义 N-Gram是大词汇连续语音识别中常用的一种语言模型，对中文而言，我们称之为汉语语言模型（CLM，Chinese Language Model）。汉语语言模型利用上下文中相邻词之间的搭配信息，在
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2024-01-09 22:18:04
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相似度的计算现有的关于相似度计算的方法，基本上都是基于向量的，也即计算两个向量之间的距离，距离越近越相似。下面是几种常见的相似度计算方法。1.杰卡德相似系数Jaccard（杰卡德）相似性系数主要用于计算符号度量或布尔值度量的样本间的相似度。 Jaccard（杰卡德）系数等于样本集交集的个数和样本集并集个数的比值。 Jaccard（杰卡德）距离是用两个集合中不同元素所占元素的比例来衡量两个集合（样本
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2023-10-13 22:02:24
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在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1. 欧氏距离2. 曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5. 标准化欧氏距离6. 马氏距离7. 夹角余弦8.
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2024-05-05 10:33:17
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# Java求矩阵的相似度
在许多应用中，如推荐系统、机器学习和图像处理，计算矩阵的相似度是非常重要的操作。相似度的计算可以帮助我们评估不同数据集的相似程度，进而对数据进行分类或预测。在Java中，我们可以通过多种方法实现这一功能，比如余弦相似度、欧几里德距离等。本文将重点介绍如何使用Java来计算矩阵的相似度并提供相关的代码示例。
## 什么是矩阵相似度？
矩阵相似度通常是指两个矩阵之间的
原创
2024-10-02 05:31:08
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一、学习目标1.学习语料库的概念 2.了解n元文法模型的定义以及相关问题 3.使用参数估计方法求解模型最优 4.使用数据平滑消除零概率现象 5.了解N元文法模型的一个应用二、语料库1.语料库（corpus）的定义：语言数据库，用于存放语言数据的文件。 2.语料库的分类： 3.语料库的应用：三、N元文法模型定义1.N元文法模型的定义： 历史基元是当前词语前面的词语。根据n的多少，可以进行分类： 例子
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2024-08-23 16:04:31
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协同过滤 —— Collaborative Filtering 协同过滤简单来说就是根据目标用户的行为特征，为他发现一个兴趣相投、拥有共同经验的群体，然后根据群体的喜好来为目标用户过滤可能感兴趣的内容。协同过滤推荐 —— Collaborative Filtering Recommend 协同过滤推荐是基于一组喜好相同的用户进行推荐。它是基于这样的一种假设：为一用户找到他真正感兴趣的内容
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2024-06-19 18:52:49
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相似性度量描述样本之间相似度的方法有很多种，一般来说常用的有相关系数和欧式距离。在做分类时，常常需要估算不同样本之间的相似性度量（Similarity Measurement），这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”（distance）。采用什么样的方法计算距离是很讲究的，甚至关系到分类的正确与否。欧式距离曼哈顿距离切比雪夫距离闵可夫斯基距离标准化欧氏距离马氏距离夹角余弦汉明距离杰卡德距离&a
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2023-10-26 20:26:27
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废话不多说直接开干！对文法G的句子进行确定的自顶向下语法分析的充分必要条件是，G的任意两个具有相同左部的产生式A—>α|β 满足下列条件：（1）如果α、β均不能推导出ε，则 FIRST(α) ∩ FIRST(β) = ∅。（2）α 和 β 至多有一个能推导出 ε。（3）如果 β *═> ε，则 FIRST(α) ∩ FOLLOW(A) = ∅。将满足上述条件的文法称为LL(1)文法。&
## Java N维向量余弦相似度
在机器学习和自然语言处理等领域，常常需要计算向量之间的相似度。向量相似度是衡量两个向量之间的相关性指标，其中一种常用的相似度计算方法是余弦相似度。余弦相似度可以用来判断两个向量之间的方向是否相似，常用于文本分类、推荐系统等应用中。
### 余弦相似度定义
余弦相似度衡量的是两个向量之间的夹角，也就是它们之间的相似度。余弦相似度的范围在-1到1之间，相似度越
原创
2023-08-26 11:15:25
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# Python求曲线相似度的基本方法
在数据分析和模式识别领域，曲线相似度的计算是一个重要任务。它可以用于多个应用场景，例如，比较不同用户的行为模式、分析生物信号、或者在图像处理中识别相似的形状。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python来求解曲线的相似度，并给出代码示例。
## 曲线相似度的基本概念
曲线相似度通常是指通过某种数值方法来量化两条曲线之间的相似程度。常用的方法包括：
-
原创
2024-08-26 03:44:06
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80年代的n元语法
隐马尔科夫模型
SVM
MRF
CRF
等等提纲1.n元文法
2.神经语言模型
3.问题思考历史后面词的出现受前面词的影响，改进为条件概率，数据量太大改进，当前词只和前面n个词相关，这样就出现了n阶马尔科夫链要解决的问题：1.数据稀疏问题-会出现新的词-很可能在训练数据中从未出现过，需要数据平滑
2.领域自适应
3.以离散符号为统计单元，忽略了词与词之间的相似性-比如英文的单词
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2024-04-08 22:29:14
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1、计算矩阵的相似性的任务就是找到一个度量，量化矩阵相似程度1.1将矩阵展开成一维向量，计算两向量的乘积再除以他们的模长。def mtx_similar1(arr1:np.ndarray, arr2:np.ndarray) ->float:
'''
计算矩阵相似度的一种方法。将矩阵展平成向量，计算向量的乘积除以模长。
:param arr1:矩阵1
:para
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2023-10-07 11:22:51
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欧式距离欧氏距离就是我们平常所说的距离，如果是平面上的两个点 A(x1,y1) 和 B(x2,y2) ，那么 A 与 B 的欧式距离就是 (x1−x2)2+(y1−y2)2‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾√ ；如果是三维空间中的两个点 A(x1,y1,z1) 和 B(x2,y2,z2) ，那么 A 与 B 的欧式距离就是 (x1−x2)2+(y1−y2)2+(z1−z2)2‾‾‾‾‾‾‾
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2023-12-15 12:45:27
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：矩阵A把任意一个向量x变成另一个方向或长度不同（或相同）的新向量b。x在A的每一行（每个基）上投影，获得这个方向上的分量。如果A是数据阵，那么A的每一行在x方向上的投影表示为x的第i个位置。的解：如果所有分量线性无关，就能表示整个空间，有唯一解；如果存在相关，可能无解，也可能多解（相当于两个或几个可以交流，分配对b的贡献）。特征值与特征向量：如果矩阵对某一个向量或某些向量只发生伸缩变换，不对这些
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2024-03-02 11:00:48
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机器学习笔记-距离度量与相似度(三)余弦相似度
在机器学习问题中，通常将特征表示为向量的形式，所以在分析两个特征向量之间的相似性时，常用余弦相似度来表示。
余弦相似度目录余弦相似度概念余弦相似度公式余弦距离1. 余弦相似度概念在机器学习问题中，通常将特征表示为向量的形式，所以在分析两个特征向量之间的相似性时，常用余弦相似度来表示。余
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2023-06-29 14:01:18
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一、BoW算法 用OpenCV实现了最简单的BoW算法进行了一次小规模的图像检索任务，使用UKbench数据库，算法原理和网上的描述差不多，使用K-means算法进行聚类，这里使用KDTree算法进行特征量化，按照自己的理解计算了TF-IDF权重，使用余弦距离计算图像之间的相似性。下面给出关键函数依赖于OpenCV的实现：如TF-IDF权重的计算，这里只是按照自己的理解实现了算法，
# 求两矩阵相似度的实现流程
## 1. 简介
在开始教你如何实现求两矩阵相似度之前，先来简单了解一下什么是矩阵相似度。矩阵相似度是用来衡量两个矩阵之间的相似程度的一种指标。在Python中，我们可以通过计算两个矩阵之间的距离或相似度来实现这个功能。
## 2. 实现步骤
下面是求两矩阵相似度的实现步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入必要的库
原创
2023-07-19 19:39:07
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之前遇到一个需求需要做数据筛选上报以便控制峰值，我们想从集合中选取出变化最大的记录上传，集合的个数、集合类型、或者集合类元素的类型都不确定，于是在网上寻找相关的功能代码，奈何没找到，于是自己写了一个定义相似度计算基本规则如果比较的对象实现了接口相似度方法的情况下直接调用方法计算相似度，接口如下：
public interface Similarity<T> {
double c
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2023-07-17 21:46:13
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package com.cxqy.activity.dto.nyactivity;
import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
/**
* @Author yjl
* @Date 2022/1/10 15:39
* @Version 1.0
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2023-06-29 09:55:51
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代码相似度计算将基于AST和Smith-Waterman算法AST (抽象语法树)AST即Abstract Syntax Trees，是源代码的抽象语法结构的树状表示，树上的每个节点都表示源代码中的一种结构。一般的，在源代码的翻译和编译过程中，语法分析器创建出分析树，然后从分析树生成AST。生成AST使用Python中的ast库来生成源代码的AST最简单的例子:import ast
root_no
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2023-07-29 23:14:51
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