杨杨09265 - 博客园

plt画图工具(3d)

摘要： 1.3d图形生成3d图的方式 fig = plt.figure()ax = fig.gca(projection='3d') 普通图形，设置x,y,z三个轴的数据 from matplotlib import cbook from matplotlib import cm from matplot 阅读全文

posted @ 2020-03-23 23:33 杨杨09265 阅读(1261) 评论(0) 推荐(1) 编辑

plt画图工具(二维图形)

摘要： 1.直线图 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt x = np.arange(1,11) y = 2 * x + 5 plt.title("Matplotlib demo") plt.xlabel("x axis captio 阅读全文

posted @ 2020-03-23 05:31 杨杨09265 阅读(595) 评论(0) 推荐(0) 编辑

语言模型

摘要： 1.概述通俗的讲就是通过语料，计算某个句子出现的概率对于一个由l个基元(“基元”可以为字、词或短语等，为了表述方便，以后我们只用“词”来通指)构成的句子 s = w1w2s3……wl，其概率计算公式为 p(s) = p(w1)p(w2|w1)……p(wl|w1w2……wl-1) = ∏ p(wi 阅读全文

posted @ 2020-03-21 01:04 杨杨09265 阅读(177) 评论(0) 推荐(0) 编辑

自动机

摘要：自动机是一种理想化的机器，它只是抽象分析问题的理论工具，并不具备实际的物质形态，它是科学定义的演算机器，用来表达某种不需要人力干涉的机械性演算过程。根据不同的构成和功能，自动机分成4中：有限自动机(FA)，下推自动机(PDA),线性界限自动机，图灵机 1.有限自动机 DFA M是一个五元组 M = 阅读全文

posted @ 2020-03-20 01:50 杨杨09265 阅读(1031) 评论(0) 推荐(0) 编辑

乔姆斯基体系

摘要： 1.正则文法RG 3型文法，对应的语言叫RL 如果文法G的规则集P中所有规则均满足如下形式 A->Bx, A->x 其中，A，B∈N，x∈∑ 则称文法G满足正则文法。例子对于文法G = (N,∑,P,S) N = {S,A,B} ∑={a,b,c} 以下情况均为正则文法 S->aA A->aA 阅读全文

posted @ 2020-03-19 03:16 杨杨09265 阅读(346) 评论(0) 推荐(0) 编辑

PCA

摘要：给定矩阵X我们需要旋转它以使得数据沿着最大变化方向，这意味着我们需要用一个旋转矩阵去乘以数据矩阵X，也就是Y=transpose(P)*X,这里P被用来使得Y的协方差矩阵变为对角形。 cov(Y) = cov(transpose(P)*X) = [对角矩阵] 由协方差定义知： cov(Y) = E[ 阅读全文

posted @ 2020-03-18 00:49 杨杨09265 阅读(97) 评论(0) 推荐(0) 编辑

文法

摘要： 1.文法定义文法是一个四元组， G = (V,T,P,S) V - 变量的非空有穷集，对于所有属于V元素A，A叫作一个语法变量，简称为变量，也可叫作非终极符号。它表示一个语法范畴，所以，本书中有时候又称之为语法范畴。 T - 终极符的非空有穷集，对于所有T的元素a，a叫作终极符，由于V中变量表示语阅读全文

posted @ 2020-03-17 02:20 杨杨09265 阅读(340) 评论(0) 推荐(0) 编辑

nltk(五)

摘要： nltk.parse句法分析 1).上下文无关文法 2).递归下降解析器 3).图表分析，动态规划 from nltk.parse import * parser = CoreNLPParser(url='http://localhost:9966') tokens = 'Rami Eid is s 阅读全文

posted @ 2020-03-16 03:10 杨杨09265 阅读(124) 评论(0) 推荐(0) 编辑

nltk(四)

摘要： 1.nltk.lm语言模型统一的语言模型接口 class LanguageModel(object): """ABC for Language Models. Cannot be directly instantiated itself. """ def __init__(self, order, 阅读全文

posted @ 2020-03-14 05:46 杨杨09265 阅读(341) 评论(0) 推荐(0) 编辑

nltk(三)

摘要： 1.tokenize 主要用于单词的拆分，主要啊包括MWETokenizer(多单词拆分)，RegexpTokenizer(正则抽取单词拆分)，SpaceTokenizer(空格单词拆分)，TabTokenizer，StanfordSegmenter(斯坦福分词器)，TreebankWordTok 阅读全文

posted @ 2020-03-13 03:20 杨杨09265 阅读(187) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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