最近好奇“复杂系统”,收集了点资料,本文关于Cynefin模型和Stacey模型.图文转自互联网后稍做修改. Cynefin模型提供一个从因果关系复杂情度来分析当前情况而作决定的框架,提出有五个领域: 当因果关系显然而见时,是简单的情况(simple),处理手法为"感受-归类-反应" (Sense-Categorise-Respond) 当需要专家作出分析的情况(complicated),处理手法为"感受-分析-反应" (Sense-Analyze-Respond)

原文链接:https://www.elastic.co/blog/found-similarity-in-elasticsearch 原文 By Konrad Beiske 翻译 By 高家宝 译者按 该文虽然名为Elasticsearch中的相似度模型,实际上多数篇幅讲的都是信息检索邻域的通用相似度模型.其中涉及到具体实现的部分,Elasticsearch中相似度实际上是Lucene实现的,因此对于Lucene和Solr的开发者也具有参考意义. 导读 Elasticsearch当前支持替换默认

Lucene4.0附加了相似度模型,允许在文档中使用不同的公式.

原文:http://blog.csdn.net/zhangbinfly/article/details/7734118 最近想学习下Lucene ,以前运行的Demo就感觉很神奇,什么原理呢,尤其是查找相似度最高的.最优的结果.索性就直接跳到这个问题看,很多资料都提到了VSM(Vector Space Model)即向量空间模型,根据这个模型可以对搜索的结果进行最优化的筛选,目前还不知道如何证明,只能凭借想象应该是这个样子的. 1.看一下TF/IDF 我们先来看下一个叫TF/IDF的概念,一般它

深度模型的优化 回顾概念: 代价函数时训练集上损失函数的平均: \[J(\theta)=E_{(x,y)\sim \hat{p}_{data}}L(f(x;\theta),y) \tag{1}\] 引入概念: 概念 描述 批量梯度算法 使用整个训练集的优化算法,可计算更精确的梯度估计,但回报小于线性 批量batch 整个数据集中的一组样本构成的子集 随机算法(在线算法) 每次只使用一个样本的优化算法,难以充分利用多核结构 小批量随机方法 介于批量梯度算法和在线梯度算法之间的方法 小批量 随机抽取

聚类(1)——混合高斯模型 Gaussian Mixture Model http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/7663885 聚类系列: 聚类(序)----监督学习与无监督学习 聚类(1)----混合高斯模型 Gaussian Mixture Model 聚类(2)----层次聚类 Hierarchical Clustering 聚类(3)----谱聚类 Spectral Clustering -----------------------

导语 在NLP领域,语义相似度的计算一直是个难题:搜索场景下Query和Doc的语义相似度.feeds场景下Doc和Doc的语义相似度.机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等.本文通过介绍DSSM.CNN-DSSM.LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用,希望给读者带来帮助. 1. 背景 以搜索引擎和搜索广告为例,最重要的也最难解决的问题是语义相似度,这里主要体现在两个方面:召回和排序. 在召回时,传统的文本相似性如 BM25,无法有效发现语义类 Query-Doc 结果

1. 文本相似度计算-文本向量化 2. 文本相似度计算-距离的度量 3. 文本相似度计算-DSSM算法 4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法 1. 前言 最近在学习文本相似度的计算,前面两篇文章分别介绍了文本的向量化和文本的距离度量,这两篇文章的思路主要在机器学习的框架下面,本文准备换一个思路,从深度学习的角度来处理文本相似度的问题. 本文介绍DSSM(Deep Structured Semantic Models)深度学习架构. 2. DSSM原理 DSSM的原理很简单,通过搜索引擎里Q

在知识图谱构建阶段的实体对齐和属性值决策.判断一篇文章是否是你喜欢的文章.比较两篇文章的相似性等实例中,都涉及到了向量空间模型(Vector Space Model,简称VSM)和余弦相似度计算相关知识.        这篇文章主要是先叙述VSM和余弦相似度相关理论知识,然后引用阮一峰大神的例子进行解释,最后通过Python简单实现百度百科和互动百科Infobox的余弦相似度计算. 一. 基础知识 第一部分参考我的文章: 基于VSM的命名实体识别.歧义消解和指代消解 第一步,向量空间模型VSM 

import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('./zue_164466.csv') df['ptdate'] = pd.to_datetime(df['ptdate'],format='%Y-%m-%d') df['dateDiff'] = pd.to_datetime('today')-df['ptdate'] df['dateDiff'] = df['dateDiff'].dt.days R_Agg = df.groupby

Information based:它与Diveragence from randomness模型非常相似.与DFR相似度模型类似,据说该模型也适用于自然语言类的文本.

该Similarity 实现了  divergence from randomness (偏离随机性)框架,这是一种基于同名概率模型的相似度模型. 该 similarity有以下配置选项: basic_model – 可能的值: be, d, g, if, in, ine 和 p. after_effect – 可能的值: no, b 和 l. normalization – 可能的值: no, h1, h2, h3 和 z.所有选项除了第一个,都需要一个标准值.

信息速览 基础知识介绍-广义线性回归 逻辑斯蒂回归模型推导 逻辑斯蒂回归常见问题 补充知识信息点 基础知识: 机器学习对结果的形式分类: 分类算法 回归算法 LR:logistic regression 逻辑斯谛回归 (对数几率回归 logit regression) LR是一个分类模型 是一个基于线性回归(linear regression)的模型 1.预备知识 线形回归 \[f(x_{i})=\omega \cdot x_{i}+b\] 采用均方误差最小的策略来进行优化 \[(w^{*},b

在NLP领域,语义相似度的计算一直是个难题:搜索场景下query和Doc的语义相似度.feeds场景下Doc和Doc的语义相似度.机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等.本文通过介绍DSSM.CNN-DSSM.LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用,希望给读者带来帮助. 1. 背景 以搜索引擎和搜索广告为例,最重要的也最难解决的问题是语义相似度,这里主要体现在两个方面:召回和排序. 在召回时,传统的文本相似性如 BM25,无法有效发现语义类 query-Doc 结果对,如

转载请注明出处: http://blog.csdn.net/u013074302/article/details/76422551 导语 在NLP领域,语义相似度的计算一直是个难题:搜索场景下query和Doc的语义相似度.feeds场景下Doc和Doc的语义相似度.机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等.本文通过介绍DSSM.CNN-DSSM.LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用,希望给读者带来帮助. 1. 背景 以搜索引擎和搜索广告为例,最重要的也最难解决的问题是语

下面要说的基本都是<动手学深度学习>这本花书上的内容,图也采用的书上的 首先说的是训练误差(模型在训练数据集上表现出的误差)和泛化误差(模型在任意一个测试数据集样本上表现出的误差的期望) 模型选择 验证数据集(validation data set),又叫验证集(validation set),指用于模型选择的在train set和test set之外预留的一小部分数据集 若训练数据不够时,预留验证集也是一种luxury.常采用的方法为K折交叉验证.原理为:把train set分割成k个不重合

原文:http://tech.meituan.com/mysql-index.html 一个慢查询引发的思考 select count(*) from task where status=2 and operator_id=20839 and operate_time>1371169729 and operate_time<1371174603 and type=2; 系统使用者反应有一个功能越来越慢,于是工程师找到了上面的SQL.并且兴致冲冲的找到了我,“这个SQL需要优化,给我把每个字段都

一.引言 倾斜摄影测量技术是国际测绘遥感领域近年发展起来的一项高新技术,以大范围.高精度.高清晰的方式全面感知复杂场景,通过高效的数据采集设备及专业的数据处理流程生成的数据成果直观反映地物的外观.位置.高度等属性,为真实效果和测绘级精度提供保证.同时有效提升模型的生产效率.三维建模在测绘行业.城市规划行业.旅游业.甚至电商业等的行业应用越来越广泛,越来越深入. 无人机航拍不再是大众陌生的话题,商场到处可见的DJI商店,各种厂商的无人机也是层出不穷,这将无人机倾斜数据建模推到了一个关键性的阶段.

什么是线程? 在同一个进程中可以执行多个任务,每一个任务可以看做一个线程. 线程是程序的执行单元,执行路径,使程序使用cpu的最基本单位 一个进程如果只有一条执行路径,那么就是单线程的 一个进程如果有多个执行路径,那么就是多线程的 多线程的意义: 多进程的存在是为了提高CPU的利用率,多线程的存在,不是为了提高程序的执行速度,而是为了提高应用程序的使用率. 程序的执行其实都是在抢CPU的资源,即CPU的执行权. 多个进程在抢这个资源,而其中一个进程如果有多个执行路径,即多个线程,那么就有更高的几

转自美团技术博客,原文地址:http://tech.meituan.com/mysql-index.html 建索引的一些原则: 1.最左前缀匹配原则,非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>.<.between.like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整. 2.=和in可以乱序,比如

/////转自http://blog.csdn.net/suxinpingtao51/article/details/8015147#userconsent# 微软亚洲技术中心的面试题!!! 1．进程和线程的差别. 线程是指进程内的一个执行单元,也是进程内的可调度实体.与进程的区别:(1)调度:线程作为调度和分配的基本单位,进程作为拥有资源的基本单位(2)并发性:不仅进程之间可以并发执行,同一个进程的多个线程之间也可并发执行(3)拥有资源:进程是拥有资源的独立单位,线程不拥有系统资源,但可以访问