摘要：
WordVector： http://www.cnblogs.com/pinard/p/7243513.html http://www.hankcs.com/nlp/word-vector-representations-word2vec.html https://blog.csdn.net/u01 阅读全文
摘要：
1. 欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最容易直观理解的距离度量方法，我们小学、初中和高中接触到的两个点在空间中的距离一般都是指欧氏距离。 二维平面上点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: 三维空间点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离: 阅读全文
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Ctrl + Shift + Z：反撤销 Shift + F6:变量批量重命名 Ctrl + R: 替换 Ctrl + N: 查找各种文件，类名等 Ctrl + /：批量注释 Ctrl + D：复制一行 Shift + enter: 从代码中间进入到下一行 括号，引号，输入后再按一次走出括号或引号 阅读全文
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文章结构： 1、词的独热表示 2、词的分布式表示 3、词嵌入 4、两种训练模式 5、两种加速方法 6、word2vec和word embedding的区别 7、小结 1、词的独热表示 到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Representation，这种方法把每个词表示为一个很长的向量。 阅读全文
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http://blog.selfup.cn/1243.html 阅读全文
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one-hot 和 TF-IDF是目前最为常见的用于提取文本特征的方法，本文主要介绍两种方法的思想以及优缺点。 1. one-hot 1.1 one-hot编码 什么是one-hot编码？one-hot编码，又称独热编码、一位有效编码。其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独 阅读全文
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转载声明：本文为「顶级程序员」编译团队原创文章，转载请联系后台。 1. 为什么要学习机器学习策略？ 机器学习众多重要应用的基础，包括搜索引擎、垃圾邮件过滤、语音识别、商品推荐等。假设你或者你的团队正在做机器学习应用项目，同时你想获得快速进步。你可以从这本书中找到满意的答案。 示例：建立一个识别含有猫 阅读全文
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转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32815143 感谢博主。 高斯金字塔： 背景知识：我们都知道，在处理图像的过程中，由于图像中某个像素与相邻像素之间的有很强的相关性，即不管是从纹理还是从灰度级都很相似（CRF的性质，个人理解：一副图像应该就可以看做是一个CRF吧？ 阅读全文
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亲测有效，同时感谢这位博主 错误信息：“You did not enter the correct captcha response. Please try again” https://blog.csdn.net/FrankieHello/article/details/78230533 阅读全文
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转载自：http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/05/Knuth%E2%80%93Morris%E2%80%93Pratt_algorithm.html 作者： 阮一峰 字符串匹配是计算机的基本任务之一。 举例来说，有一个字符串"BBC ABCDAB ABCDABCD 阅读全文