选自davidsbatista 作者:David S. Batista 机器之心编译 参与:蒋思源、路雪 本文首先简要介绍朴素贝叶斯,再将其扩展到隐马尔科夫模型。我们不仅会讨论隐马尔科夫模型的基本原理,同时还从朴素贝叶斯的角度讨论它们间的关系与局限性。 隐马尔科夫模型是用于标注问题的统计机器学习模型,是一种生成模型。隐马尔科夫模型是关于时序的概率模型,它描述了由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的状态随机序列,再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。本文将重点介绍这种经典的机器学习模型。 简介
隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM),和回归、分类那些处理相互独立的样本数据的模型不同,它用于处理时间序列数据,即样本之间有时间序列关系的数据。从这一点来说,它和卡尔曼滤波算法很像。事实上,HMM和卡尔曼滤波的算法本质是一模一样的,只不过HMM要假设隐藏变量是离散的,而卡尔曼滤波假设隐藏变量是连续的。隐藏变量是HMM里的关键概念之一,可以理解为无法直接观测到的变量,即HMM中Hidden一词的含义;与之相对的是观测变量,即可以直接观测到的变量;HMM的能力在于能够根据给出的观测变量序列,估计对应的隐藏变量序列是什么,并对未来的观测变量做预测。
这篇博客主要阐述我们在分词任务中常用的分词库结巴jieba分词的实现原理,以及之前博客中讲到的HMM在分词中的应用,算是复习与加深理解一下HMM的知识。jieba分词作为一个十年前的分词库,更新到现在依然还是非常好用而且也很经典适合学习。
机器之心专栏 作者:邓仰东 发射资本 人人都喜欢美剧《生活大爆炸》。Sheldon 和朋友们的生活看似单调,但是自有其独特的精彩。捧腹之余,理工科出身的观众不免也想看看 Sheldon 到底在做怎样
本质上布隆过滤器是一种数据结构,比较巧妙的概率型数据结构(probabilistic data structure),特点是高效地插入和查询,可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”。
数据库索引,是数据库管理系统中一个排序的数据结构,以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。 在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构,就是索引。
日常工作中,你经常使用算法和数据结构吗?曾就职于 Uber 等科技公司的工程师 Gergely Orosz 提出了这样一个问题。此外,他也注意到,越来越多的人觉得算法是无用的,并认为它们只是科技公司提出的一种强制性措施罢了。
在项目管理中,算法和数据结构的应用涉及项目进度、资源分配、风险管理等方面。以下是一些案例研究,展示了算法在项目管理中的实际应用:
数据结构是个很有意思的东西,很多设计非常巧妙的数据结构能够大大降低某项操作的时间或者空间复杂度。所以我来开个专题来讲一些高级的,用途广泛的数据结构。搞数据结构专题的好处就是能够普及一些数据结构的原理和思想,第二个就是能够省下我很多考虑分享主题的时间。低级的数据结构,比如Hash,Set,链表队列之类的我就不讲了默认大家都会了。今天是第一篇,我们来讲讲布隆过滤器。
在一个商店里,顾客需要购买一些商品。他们需要按照价格从低到高排序,以便更容易地找到他们想要的商品。
今天是大年三十儿,祝各位简友新春快乐,心想事成,万事如意!今天也继续来学一波nlp技术。
数字信号是信号参量的取值是离散的,模拟信号是信号参量的取值是连续的。区别是信号参量的取值是连续还是离散。
索引的重要性在数据库中是不言而喻的,mysql 中使用了 B+ 数来当做索引的数据结构,为 mysql 性能提升做了很大的贡献,那么在 mongoDB 中又使用了什么数据结构呢?今天就和大家聊聊 mongoDB 的索引
计算机不能分析问题并产生问题的解决方案,必须由人来分析问题、确定解决方案、编写程序,再让计算机执行程序最终获得问题的解
在处理大型的数据集时,我们常常进行一些简单的检查,如稀有项(Unique items)的数量、最常见的项,以及数据集中是否存在某些指定的项。通常的做法是使用某种确定性的数据结构,如 HashSet(哈希集) 或 Hashtable(哈希表) 来达此目的。但是当我们所处理的数据集十分巨大时,这样的数据结构完全不可行,因为数据量太大,我们没有足够的存储空间。对于通常需要在一次传递(One pass)中处理数据并执行增量更新的流媒体应用(Streaming application)来说,这就变得更加困难。
**命名实体识别(Named Entity Recoginition, NER)**旨在将一串文本中的实体识别出来,并标注出它所指代的类型,比如人名、地名等等。具体地,根据MUC会议规定,命名实体识别任务包括三个子任务:
最近在学习java基础结构,刚好学到了jvm,总结了以下并可以结合思维导图认识以下Jvm的对象:
最近,北大学霸的LeetCode刷题笔记在GitHub上疯传!已经有不少人靠它手撕算法题,拿下了字节、腾讯等大厂offer!
165. 一张自增表里面总共有 7 条数据,删除了最后 2 条数据,重启 mysql 数据库,又插入了一条数据,此时 id 是几?
来源:blog.csdn.net/NYfor2017/article/details/105454097
有很多东西之前在学的时候没怎么注意,笔者也是在重温HashMap的时候发现有很多可以去细究的问题,最终是会回归于数学的,如HashMap的加载因子为什么是0.75?
1. William Pugh在1990年发表了关于skiplist的论文,skiplist本质上也是一种查找结构,用于解决算法中的查找问题,这点几乎是所有数据结构的通性,无论哪个数据结构都离不开增删查改的操作,skiplist同样也是如此,skiplist与红黑树,AVL树的性能相差无几,对于查找的时间复杂度同样是O(logN),所以skiplist是一个很高效的数据结构,同时他的实现相比AVL和红黑树要简单许多,所以skiplist在很多场景下备受青睐,例如在redis这样出名的nosql中也使用了skiplist,同时在某些大厂的面试笔试中,手写一个跳表也变得频繁起来,所以该数据结构很重要。
PHP数据结构(十二)——静态查找表 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概念 1、查找表:由同一类型数据元素构成的集合。 2、静态查找表:只进行查找(包括确认元素是否存在、查找元素的值),不进行增加和删除操作。 3、动态查找表:与静态查找表相对应,除了查找,还会进行插入与删除操作。 4、关键字:用于标识一个数据元素,如果对应的数据元素唯一,则为主关键字。如果若干个关键字可以唯一确定一个数据元素,称这些关键字为次关键字。
昨天学习了几种简单数据结构,为何要了解数据结构?一方面的原因是因为集合的底层就是与其息息相关的。
问大家一个问题 。如果手机上存储了 1000 个联系人 ,现在要你给小詹打个电话 ,跟他说 ,他老婆喊他回家吃饭 。你会怎么做 ?
Redis的执行器非常薄,所以Redis只支持有限API,几乎没聚合查询能力,也不支持SQL。存储引擎也简单,直接在内存中用最简单数据结构保存数据。
最近又有不少老铁在后台留言说,想进大厂,但是算法不好。最近我整理了一份刷题实录,这份刷题实录,也让我进了心仪的大厂。现在开放分享给大家。希望对大家有所帮助。
当提到MySQL数据库的时候,我们的脑海里会想起几个关键字:索引、事务、数据库锁等等,索引是MySQL的灵魂,是平时进行查询时的利器,也是面试中的重中之重。
说到HashMap,应该都不陌生,但是说到ConcurrentHashMap,新手用过的应该比较少
那么,如果越界了怎么办呢?它们会采用循环查找法。即:获取队尾的下一个下标就会返回队首的下标;获取队首的上一个下标就会返回队尾的下标。如下所示:
20世纪60年代出现了支持多道程序的系统,为了能在内存中装入多道程序,且这些程序之间又不会相互干扰,于是将整个用户空间划分为若干个固定大小的分区,在每个分区中只装入一道作业,这样就形成了最早的、最简单的一种可运行多道程序的内存管理方式。
相对其他数据库而言,MySQL 的锁机制比较简单,其最显著的特点是不同的存储引擎支持
主要考察项目相关以及编程能力。相关知识能说多少说多少,面试官不会打断你,主要看技术深度 。 编程题手写有困难的情况下,必须介绍分析思路、准备用什么方法
这两种方法在形式上相像,其区别在于:pa是指针变量,a是数组名。值得注意的是:pa是一个可以变化的指针变量,而a是一个常数。因为数组一经被说明,数组的地址也就是固定的,因此a是不能变化的,不允许使用a++、++a或语句a+=10,而pa++、++pa、pa+=10则是正确的。
也就是和抛硬币一样,要么正面,要么反面,并没有固定规律,也正是这种随机性,跳跃表称为概率数据结构.
布隆过滤器本质上就是一种数据结构,比较巧妙的概率型数据结构(probabilistic data structure),特点是高效地插入和查询,可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”。
自2017年开始,“AIoT”一词便开始频频刷屏,成为物联网的行业热词。“AIoT”即“AI+IoT”,指的是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合。当前,已经有越来越多的人将AI与IoT结合到一起来看,AIoT作为各大传统行业智能化升级的最佳通道,已经成为物联网发展的必然趋势。本场chat我们一起学习什么是AIoT,如何入门AIoT开发,在人工智能物联网时代来临之前做好知识储备。
All:判断 Observable 发射的所有的数据项是否都满足某个条件; Amb:给定多个 Observable,只让第一个发射数据的 Observable 发射全部数据; And/Then/When:通过模式(And条件)和计划(Then次序)组合两个或多个 Observable 发射的数据集; Average:计算 Observable发射的数据序列的平均值,然后发射这个结果; Buffer:缓存,可以简单理解为缓存,它定期从 Observable 收集数据到一个集合,然后把这些数据集合打包发射,而不
VAE在概念属性学习中的作用可参看 deepmind 做通用人工智能的思路 谷歌:beta-vae 可以媲美infogan的无监督学习框架-多图-及代码; 1. 神秘变量与数据集 现在有一个数据集DX(dataset, 也可以叫datapoints),每个数据也称为数据点。 X是一个实际的样本集合,我们假定这个样本受某种神秘力量操控,但是我们也无从知道这些神秘力量是什么?那么我们假定这股神秘力量有n个,起名字叫power1,power2,…,powern吧,他们的大小分别是z1,z2,…,zn,称之为神秘
现在有一个数据集DX(dataset, 也可以叫datapoints),每个数据也称为数据点。
hello,大家好,周五见了。前面几周我们一起看了Redis底层数据结构,如动态字符串SDS,双向链表Adlist,字典Dict,如果有对Redis常见的类型或底层数据结构不明白的请看上面传送门。
算法的关键性和优化算法的必要性是计算机科学和软件开发领域的核心概念。 算法的关键性:
1 概念 2 安装 3 RDD RDD包含两种基本的类型:Transformation和Action。RDD的执行是延迟执行,只有Action算子才会触发任务的执行。 宽依赖和窄依赖用于切分任务,如果
redis 中 zset 是一个有序非线性的数据结构,它底层核心的数据结构是跳表。跳表(skiplist)是一个特俗的链表,相比一般的链表,有更高的查找效率,其效率可比拟于二叉查找树。
跳跃表(skiplist)是一种随机化的数据, 由 William Pugh 在论文《Skip lists: a probabilistic alternative to balanced trees》中提出, 跳跃表以有序的方式在层次化的链表中保存元素, 效率和平衡树媲美 —— 查找、删除、添加等操作都可以在对数期望时间下完成, 并且比起平衡树来说, 跳跃表的实现要简单直观得多。
知道跳表(Skip List)是在看关于Redis的书的时候,Redis中的有序集合使用了跳表数据结构。接着就查了一些博客,来学习一下跳表。后面会使用Java代码来简单实现跳表。
分集是一种抗衰落技术。原理是利用两个以上信号传送同一个信息,并且这些不同信号的衰落相互独立。在接收端以适当方式将这些信号合并利用,以降低合成信号电平起伏,减小各种衰落对接收信号的影响,进而恢复信息。
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