摘要：
关于机器学习的方法，大多算法都用到了最优化求最优解问题。梯度下降法（gradient descent)是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法。它是一种最简单，历史悠长的算法，但是它应用非常广。下面主要在浅易的理解： 一、梯度下降的初步认识 先理解下什么是梯度，用通俗的话来说就是在原变量的基础上每次 阅读全文
摘要：
为什么朴素贝叶斯如此朴素？主要由于它假定所有的特征在所有的数据集上是同等重要和独立的。这个假设在现实世界中是不真实的，所以说朴素。朴素贝叶斯（naive bayes），简单的假设特征条件独立，现实中独立的东西是不存在的，但是相关性较小的事物比较多的，于是贝叶斯往往能取得很好的效果。下面看下朴素贝叶斯 阅读全文
摘要：
接触NLP也有好长一段时间了，但是对NLP限于知道，但是对整体没有一个很好的认识。特整理了一下思绪，总结记录下： 一、NLP的定义 还是按照常规的逻辑来看下定义：NLP(Natural Languange Processing,自然语言处理），方法是应用计算机来处理，理解和应用人类语言，目的是达到人 阅读全文