算法对我们的生活中的有着各种潜移默化的影响，但算法是否存在被滥用的情况？本文对算法使用问题提出了自己的看法。...通常使用算法做决策的出发点是好的，但是照样会导致出人意料的后果。一些组织在大肆宣传使用各种算法时，经常避开一个重要的问题：使用这些算法会削弱还是增强系统性不公平？...分析这个问题需要综合考虑很多因素，我觉得一个机构斟酌是否采用算法决策时必须要考虑一下几个问题。 一、算法是否会对生活产生负面影响 机构在采用基于算法的决策系统前必须要评估算法对生活可能产生的影响。...阿勒格尼县显然没有这些条件，然而 CYF 依旧推进使用这项算法。 那么最后结果如何？该算法精度实在有限。...算法对我们的生活影响越来越大，算法、机器学习是否被滥用着实值得思考。 via EFF，AI科技评论编译
摘要：本文主要讲解了受自然启发的五类AI算法以及各自的实际用例：神经网络、遗传算法、群集集体智慧、强化学习、人体免疫。 搜索/寻路算法 搜索算法本质上是一个程序，旨在找到到达目标的最佳或最短路径。...受自然启发的五种算法 1、人工神经网络 前馈神经网络--最基本的神经网络类型 算法类型：预测建模 生物学启示：认知脑功能（神经元） 用例：情感分析、图像识别/检测、语言校正、机器人技术。...神经网络可能是被最广泛使用的机器学习算法，并且迄今为止是数据科学和机器学习最热门的趋势。神经网络可以用来解决各种各样的问题类型，包括自然语言处理和视觉识别。...2、遗传算法 遗传算法中的个体繁殖 算法类型：搜索/寻路算法 生物学启示：适者生存/进化（细胞繁殖） 用例：数据挖掘/分析，机器人，制造/设计，过程优化 遗传算法以“适者生存”的方式，在连续几代之间采用类似进化的方法来解决搜索问题...AIS系统是一个与机器学习和人工智能有关联的，由生物启发的计算和自然计算的子领域。
摘要： 本文主要讲解了受自然启发的五类AI算法以及各自的实际用例：神经网络、遗传算法、群集集体智慧、强化学习、人体免疫。...受自然启发的五种算法 1、人工神经网络 前馈神经网络--最基本的神经网络类型 算法类型：预测建模 生物学启示：认知脑功能（神经元） 用例：情感分析、图像识别/检测、语言校正、机器人技术。...神经网络可能是被最广泛使用的机器学习算法，并且迄今为止是数据科学和机器学习最热门的趋势。神经网络可以用来解决各种各样的问题类型，包括自然语言处理和视觉识别。...2、遗传算法 遗传算法中的个体繁殖 算法类型：搜索/寻路算法 生物学启示：适者生存/进化（细胞繁殖） 用例：数据挖掘/分析，机器人，制造/设计，过程优化 遗传算法以“适者生存”的方式，在连续几代之间采用类似进化的方法来解决搜索问题...AIS系统是一个与机器学习和人工智能有关联的，由生物启发的计算和自然计算的子领域。
遗传算法 ( GA , Genetic Algorithm ) ，也称进化算法 。 遗传算法是受达尔文的进化论的启发，借鉴生物进化过程而提出的一种启发式搜索算法。...因此在介绍遗传算法前有必要简单的介绍生物进化知识。见下表： ? 从上表中，我们可以看到遗传算法是通过对编码串类似自然进化的遗传操作，来完成新个体的产生。...当新个体产生后，我们就可以根据个体的适应值，遵循自然选择法则，适者生存来选取优秀个体再次进化，直到进化完成。 其中，遗传算法的流程图如下： ? 举例讲解： 根据上述流程图我们来一步一步理解下： 1....和自然进化一样在选择的时候一般按照一个原则：适应值高的存活的概率大，即选中进行遗传操作的概率大。一般有以下几个方法进行选择： (1)....遗传算法如何模拟大自然的进化？
本次算法分享，我们提供了一种可以通过Twitter（或微博）信息进行加密货币市场预测的方法。该方法利用Twitter上的数据来预测人们对加密货币市场的情绪：贪婪？恐惧还是观望？ ?...具体的，我们可以使用像TextBlob这样的Python NLP(自然语言处理库)来评估语句是正面的还是负面的。...总的来说，本算法主要有两个流程： 获取微博信息 将微博信息作为字符串输入TextBlob，并估算其极性 ?...算法基本内容 在此，我们并不重点分析市场的情绪如何，而是讨论的是如何收集和分析我们的数据。...以上是本算法的基本内容，你可以参考本算法去评估更多的市场行为。 对于本算法的优化，可行的方向有：使用机器学习模型来细化极性输出或者使用极性作为其他机器学习模型的输入，等等。
一、前言 这里“遗忘”不是笔误，这个系列要讲的“遗忘算法”，是以牛顿冷却公式模拟遗忘为基础、用于自然语言处理（NLP）的一类方法的统称，而不是大名鼎鼎的“遗传算法”！ ...在“遗忘”这条非主流自然语言处理路上，不知不觉已经摸索了三年有余，遗忘算法也算略成体系，虽然仍觉时机未到，还是决定先停一下，将脑中所积梳理成文，交由NLP的同好们点评交流。...在自然语言处理中，很多对象比如：词、词与词的关联、模板等，都具备按相对稳定重现的特征，因此非常适用遗忘来处理。 三、牛顿冷却公式 那么，我们用什么来模拟遗忘呢？ ...提到遗忘，很自然的会想到艾宾浩斯遗忘曲线，如果这条曲线有个函数形式，那么无疑是模拟遗忘的最佳建模选择。遗憾的是它只是一组离散的实验数据，但至少让我们知道，遗忘是呈指数衰减的。 ...四、已经实现的功能 如果把自然语言处理比作从矿砂中淘金子，那么业界主流算法的方向是从矿砂中将金砂挑出来，而遗忘算法的方向则是将砂石筛出去，虽然殊途但同归，所处理的任务也都是主流中所常见。
遗传算法 ( GA , Genetic Algorithm ) ，也称进化算法 。 遗传算法是受达尔文的进化论的启发，借鉴生物进化过程而提出的一种启发式搜索算法。...因此在介绍遗传算法前有必要简单的介绍生物进化知识。见下表： ? 从上表中，我们可以看到遗传算法是通过对编码串类似自然进化的遗传操作，来完成新个体的产生。...当新个体产生后，我们就可以根据个体的适应值，遵循自然选择法则，适者生存来选取优秀个体再次进化，直到进化完成。 其中，遗传算法的流程图如下： ? 举例讲解： 根据上述流程图我们来一步一步理解下： 1....和自然进化一样在选择的时候一般按照一个原则：适应值高的存活的概率大，即选中进行遗传操作的概率大。一般有以下几个方法进行选择： (1)....这样，适应值高的个体存活的概率大，进行遗传操作的概率高，产生后代的机会就大，符合自然进化的选择方法。 在进行遗传操作后，在保证种群大小不变的情况下进行淘汰适应值低的个体。然后进行下一代进化。
1 请列出几种文本特征提取算法 答：文档频率、信息增益、互信息、X^2统计、TF-IDF 2 简述几种自然语言处理开源工具包 答：LingPipe、FudanNLP、OpenNLP、CRF++、Standord...CoreNLP、IKAnalyzer 3 简述无监督和有监督算法的区别 答： （1）有监督学习：对具有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行标记（分类）预测。...PS:部分带标记的是半监督学习 （3）训练集有输入有输出是有监督，包括所有的回归算法分类算法，比如线性回归、决策树、神经网络、KNN、SVM等；训练集只有输入没有输出是无监督，包括所有的聚类算法，比如k-means...、PCA、 GMM等 4 请简述几种熟悉的分类算法 答：kNN，kMeans，决策树，随机森林等 5 以下代码是Java实现中文分词，请简述分词过程 public class SplitChineseCharacter
Python自然语言处理：词干、词形与MaxMatch算法 自然语言处理中一个很重要的操作就是所谓的stemming 和 lemmatization，二者非常类似。...我们会在后面给出一个同MaxMatch算法相结合的更为复杂的例子。...3、最大匹配算法（MaxMatch） MaxMatch算法在中文自然语言处理中常常用来进行分词（或许从名字上你已经能想到它是基于贪婪策略设计的一种算法）。...我们可以通过一个英文的例子来演示MaxMatch算法（其实中文处理的道理也是一样的）。算法从右侧开始逐渐减少字符串长度，以此求得可能匹配的最大长度的字符串。...以上便是我们对NLTK这个自然语言处理工具包的初步探索，最后，我想说《Python 自然语言处理》仍然是当前非常值得推荐的一本讲述利用NLTK和Python进行自然语言处理技术的非常值得推荐的书籍。
自然语言处理背后的数据科学 自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能范畴内的一门学科。 NLP是人与机器之间的沟通，使得机器既可以解释我们的语言，也可以就此作出有效回答。...本文将详细介绍自然语言处理领域的一些算法的基本功能，包含一些Python代码示例。 标记化 开始自然语言处理之前，我们看几个非常简单的文本解析。...使用Python判断词性：（使用NLTK库） 你必须安装NLTK，这是一个用于自然语言处理的Python库。...计算系统中的自然语言不是噱头或玩具，而是我们生活中无缝对接计算系统的未来。 Arcadia Data刚刚发布了5.0版，其中包括我们称之为Search Based BI的自然语言查询功能。
这个假设分词无关的公式，也是本文所介绍的分词算法所使用的。 三、算法分析 问：假设分词结果中各词相互无关是否可行？ ...答：可行，前提是使用遗忘算法系列（二）中所述方法生成的词库，理由如下： 分析ICTCLAS广受好评的分词系统的免费版源码，可以发现，在这套由张华平、刘群两位博士所开发分词系统的算法中假设了：分词结果中词只与其前面的一个词有关...3、算法特点 3.1、无监督学习； 3.2、O(N)级时间复杂度； 3.3、词库自维护，程序可无需人工参与的情况下，自行发现并添加新词、调整词频、清理错词、移除生僻词，保持词典大小适当...往期回顾 ： 非主流自然语言处理——遗忘算法系列（一）：算法概述 非主流自然语言处理——遗忘算法系列（二）：大规模语料词库生成
一文理解Skip-Gram上下文的预测算法 自然语言处理属于人工智能领域，它将人类语言当做文本或语音来处理，以使计算机和人类更相似，是人工智能最复杂的领域之一。...它和连续词袋模型(CBOW)算法相反。 在Skip-gram中，中心词是输入词(input word)，上下文词是输出词(output word)。 因为要预测多个上下文词，所以这一过程比较困难。...如果在指定上下文位置中预测的单词是错误的，我们会使用反向传播算法来修正权重向量W和W’。 以上步骤对字典中的每个单词w(t) 都要执行。 而且，每个单词w(t) 会被传递K次。...所以我们可以得知，正向传播算法在每段时间内会执行 |v|*k次。...训练这个算法耗时较长。 编译组： 章文斐、苏英豪
自然框架里的命名空间 ? 自然框架的命名空间也是仿照这个来做的。Nature开头，表示这些都是自然框架里的类，和.net框架提供的类、其他第三方提供的类相区别。...Nature.WebControls.Pager.SQL：分页用的分页算法（即提取数据的SQL语句）。 Nature.UI.Base：页面基类里的共用基类。...www.cnblogs.com/jyk/archive/2009/11/02/1594866.html =================================================== 自然框架里面有一个地方有点特别...自然框架除了引用DLL外，还可以“引用”页面。 就是说BaseUI模块和RoleManage模块，如果要用的话，那么不仅需要引用DLL，还需要把相关的页面也copy到项目里。
如果你再仔细查查资料翻翻书的话，就会发现，很多地方还提到，自然常数e也是无理数，它的数值约等于2.7182818285。...e确实有它的过人之处，足以让它担得起“自然常数”这个名号，且听洋葱君细细道来 e代表的是什么？...e的“自然”之处 通过上面的例子，我们不难发现，只要是涉及到和“增长”有关的概念，自然常数e就会出现。...大噶好，我是e君，要记住我的名字哟 不过，同样都是自然界的无理数，与π相比，e的名气也远远不如π那么响亮。...这个数字看上去漫不经心，实际上正好是自然常数e的前几位。由此看来，谷歌公司真的是e君的死忠粉哇！
今天我先介绍一个有趣的自然饱和度算法，并讲解如何一步步进行优化。 ❞ 1....原始实现 今天要介绍的自然饱和度算法是一个开源图像处理软件PhotoDemon（地址：https://github.com/tannerhelland/PhotoDemon）上的，原版是C#的，代码如下...自然饱和度算法优化第一版 首先，我们可以考虑去掉算法中的浮点运算，即是将float AmtVal = (abs(Max - Avg) / 127.0f) * VibranceAdjustment;这里的...自然饱和度算法优化第二版 在上面算法的基础上如果使用多线程(OpenMP)来优化的话那么会获得多少加速呢？...结论 这篇文章介绍了如何一步步优化一个自然饱和度算法，从原始算法的115.36ms优化到了13.04ms，「加速比达到了9.09倍」，还是比较可观的。 6.
============================================== 关于自然框架，以前都是分着说的，比较零散，现在整理归纳一下，和在一起说一下。...宗旨：自然而然，顺其自然，水到渠成。该用什么就用什么，不要为了某某而某某。 原则：相同（相似）的代码（函数、类）不能出现在两个地方。就是“复用”、减少冗余代码的意思。...自然框架的组成部分 共用类库：常用函数库、数据访问函数库、登录人员管理。 自定义控件：分页控件、表单控件、查询控件、数据显示控件、联动控件、选择控件等。 共用模块：页面基类、角色管理等。...答：在自然框架里的实体类只负责业务逻辑相关的事情，不负责传递数据。因为我觉得实体类并不适合传递数据，他擅长的是处理业务逻辑。 所以对于简单的、没有什么业务需求的增删改查就不需要实体类了。...在自然框架里面，简单的增删改查视为没有业务逻辑，所以也就不需要业务逻辑了。简单的增删改查处理不了的时候再添加业务处理部分。
上期我们一起学习了RNN的GRU模块， 深度学习算法(第23期)----RNN中的GRU模块 今天我们一起简单学习下自然语言处理中的Word Embedding. 遇到了什么问题？...我们知道，在前面的RNN或者CNN中，我们在训练网络的时候，不管输入还是输出，都是数值型的数据参与数学矩阵就算，然而面对自然语言中的单词，是没办法进行矩阵运算的，那么单词该怎么输入到网络中呢？...好了，至此，今天我们简单学习了自然语言处理的word embedding的简单知识，希望有些收获，下期我们将一起学习下机器翻译中的编码解码器，欢迎留言或进社区共同交流，喜欢的话，就点个“在看”吧，您也可以置顶公众号...---- 智能算法，与您携手，沉淀自己，引领AI！
看一个博主（亚当-adam）的关于hanlp关键词提取算法TextRank的文章，还是非常好的一篇实操经验分享，分享一下给各位需要的朋友一起学习一下！...封面.jpg TextRank是在Google的PageRank算法启发下，针对文本里的句子设计的权重算法，目标是自动摘要。...本博文通过hanlp关键词提取的一个Demo，并通过图解的方式来讲解TextRank的算法。...; 最后提取的关键词是：[程序员, 程序, 分为, 人员, 软件] 下面来分析为什么会提取出这５个关键词 第一步：分词 把content 通过一个的分词算法进行分词，这里采用的是Viterbi算法也就是...HMM算法。
秦农序 科学Sciences导读：数学的自然规律。公号对话框发送“自然常数e”获取7k字26图9页PDF自然常数e到底自然在哪？。...关键词：自然常数，e，根号8，无理数，数学(mathematics)，。QinlongGEcai微信被封，转向自用、科普文章、学术论文OAJ电子刊免费开放获取。 自然常数e到底自然在哪？...自然常数e到底自然在哪？....自然常数「e」，它到底「自然」在哪儿？....借助数据相关的数学和科学、算法和程序、资源和简化、机构和活动、政策和新闻，“数据简化DataSimp”公号旨在帮助大众从思维方法上接近数据殿堂。
整理后的自然框架源码，有九个项目，可以看下面的脑图，带“对号”的表示是一个独立的项目。后面的是主要内容。...自然框架源码采用 LGPL 2.1版本（GNU Lesser General Public License） 开源协议，http://www.naturefw.com/nature/license.aspx...然后会做一个药店系统，用这个系统来检验一下，也是体现自然框架的功能。大家可以一起见证，呵呵。...登录用户（UserManage）：2.0.4.1 分页控件（QuickPager）：2.0.4.3； 分页算法（QuickPagerSQL）：1.0.0.0。 6、整理后的结构： 7、自然框架的定位
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