二元语法(2-gram)分词中的平滑算法_光环大数据培训

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文本分析平台TextMiner_光环大数据培训

文本分析平台TextMiner_光环大数据培训互联网上充斥着大规模、多样化、非结构化的自然语言描述的文本，如何较好的理解这些文本，服务于实际业务系统，如搜索引擎、在线广告、推荐系统、问答系统等，给我们提出了挑战。

例如在效果广告系统中，需要将Query(User or Page) 和广告 Ad 投影到相同的特征语义空间做精准匹配，如果Query 是用户，需要基于用户历史数据离线做用户行为分析，如果 Query 是网页，则需要离线或实时做网页语义分析。

文本语义分析（又称文本理解、文本挖掘）技术研究基于词法、语法、语义等信息分析文本，挖掘有价值的信息，帮助人们更好的理解文本的意思，是典型的自然语言处理工作，关键子任务主要有分词、词性标注、命名实体识别、Collection 挖掘、Chunking、句法分析、语义角色标注、文本分类、文本聚类、自动文摘、情感分析、信息抽取等。

（摘自https:///nlp/，稍作修改）在解决文本处理需求过程中，我们发现保证文本分析相关的概念、数据和代码的一致性，避免重复开发是非常关键的，所以设计并搭建一套灵活、可扩展、通用的文本分析底层处理平台，供上层应用模块使用，是非常必要的。

既然是文本分析，我们很自然的想到是否可以使用已有的自然语言处理开源代码呢？为此，我们不妨一起了解下常见的相关开源项目：Natural Language Toolkit（NLTK），/，In Python，主要支持英文Stanford CoreNLP，/software/index.shtml，In Java，主要支持英文，阿拉伯语，中文，法语，德语哈工大-语言技术平台（Language Technolgy Platform，LTP），/，In C/C++，支持中文ICTLAS 汉语分词系统，/，In C/C++，支持中文遗憾的是，我们发现尽管这些项目都极具学习和参考价值，和学术界研究结合紧密，但并不容易直接用于实际系统。

R语言与数据分析之三：分类算法_光环大数据培训

R语言与数据分析之三：分类算法_光环大数据培训分类算法与我们的生活息息相关，也是目前数据挖掘中应用最为广泛的算法，如：已知系列的温度、湿度的序列和历史的是否下雨的统计，我们需要利用历史的数据作为学习集来判断明天是否下雨；又如银行信用卡诈骗判别。

分类问题都有一个学习集，根据学习集构造判别函数，最后根据判别函数计算我们所需要判别的个体属于哪一类的。

常见的分类模型与算法传统方法1、线性判别法；2、距离判别法；3、贝叶斯分类器；现代方法：1、决策树；2、支持向量机；3、神经网络；线性判别法：天气预报数据(x1,x2分别为温度和湿度，G为是否下雨)G=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2)x1=c(-1.9,-6.9,5.2,5.0,7.3,6.8,0.9,-12.5,1.5,3.8,0.2,-0.1,0.4,2.7,2.1 ,-4.6,-1.7,-2.6,2.6,-2.8)x2=c(3.2,0.4,2.0,2.5,0.0,12.7,-5.4,-2.5,1.3,6.8,6.2,7.5,14.6,8.3,0.8, 4.3,10.9,13.1,12.8,10.0)a=data.frame(G,x1,x2)plot(x1,x2)text(x1,x2,G,adj=-0.5)观察上图可以1点分布在右下方区域，2点主要分布在上方区域，肉眼可见这两个集合分离的比较明显，线性判别法的原理就是在平面中找出一条直线，使得属于学习集1号的分布在直线一侧，属于学习集2号的分布在直线另一侧。

判别式是允许有出差的，只要在一定的范围内即可。

R语言的表达如下：library(MASS)z=predict(ld)newG=z$classy=cbind(G,z$x,newG)由上左图可以看出，首先计算先验概率，数据中1，2各占50%，然后计算x1和x2的平均值，最后给出了判别函数的代数表达：观察上右图可见，newG为预测的判别，可见两类分别只有一个判错，同时可以见判别函数的值为正值时判为第2类，判别函数值为负值时判为第1类。

N-Gram及其平滑技术

式中对空的等价类没有估计概率，因为空等价类并没有对应任何有效事件。
Turing-Good估计的优缺点和适用范围
缺点：( 1 )无法保证概率估计的“有序性”，即出现次数多的事件的概率大于出现次数少的事件的概率。(2)pr与r/N不能很好地近似，好的估计应当保证 pr<=r/N。优点：其它平滑技术的基础。适用范围：对0<r<6的小计数事件进行估计。
r =0
对pr求偏导，得到交叉检验估计：
1 Cr pr = , 其中 µ = µ nr
∑ Cr
r
= 保留部分语料的大小
如果测试部分也作为保留部分的话，就是典型的极大似然估计：
C r = r ⋅ nr ⇒ p r = r / N
留一估计
留一方法是交叉检验方法的扩展，基本思想是将给定N个样本分为N-1个样本作为训练部分，另外一个样本作为保留部分。这个过程持续N 次，使每个样本都被用作过保留样本。优点：充分利用了给定样本，对于N中的每个优点：观察，留一法都模拟了一遍没有被观察到的情形。对于留一方法，pr的极大似然估计为：
R R r =1 r r =0 r r
∑
R
r =1
r ⋅ nr = N 或
∑
R
r=0
pr ⋅ nr = 1
交叉检验（1）
交叉检验就是把训练样本分为m份，其中一份
作为保留部分，其余m-1份作为训练部分。训练部分作为训练集估计概率pr，保留部分作为测试集进行测试。我们使用Cr表示保留部分中计数为r的计数等价类的观察个数。对于保留部分使用最大似然法对进行概率pr进行估计，即使对数似然函数最大化：
留一估计可以利用计数r=1的事件来模拟未现事件，对于未现事件有如下估计：

机器学习算法应用中常用技巧_深圳光环大数据人工智能培训

机器学习算法应用中常用技巧_深圳光环大数据人工智能培训1. 取样数据量很大的时候，想要先选取少量数据来观察一下细节。

indices = [100,200,300]# 把sample原来的序号去掉重新分配samples = pd.DataFrame(data.loc[indices], columns = data.keys()).reset_index(drop = True)print "Chosen samples:"display(samples)2. Split数据用 sklearn.cross_validation.train_test_split 将数据分为 train 和test 集。

sklearnfrom sklearn import cross_validationX = new_datay = data['Milk']X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, test_size = 0.25, random_state = 0)print len(X_train), len(X_test), len(y_train), len(y_test)分离出 Features & Label有时候原始数据并不指出谁是label，自己判断# Store the 'Survived' feature in a new variable and remove it fromthe datasetoutcomes = full_data['Survived']data = full_data.drop('Survived', axis=1)3. 用 train 来训练模型，用 test 来检验用 Decision Tree 来做个例子sklearnfrom sklearn import treeregressor = tree.DecisionTreeRegressor()regressor = regressor.fit(X_train, y_train)score = regressor.score(X_test, y_test)4. 判断 feature 间的关联程度pd.scatter_matrix(data, alpha = 0.3, figsize = (14, 8), diagonal = 'kde');5. scaling当数据不符合正态分布的时候，需要做 scaling 的处理。

语法速览跟机器学习开发环境搭建_光环大数据Python培训新

t = Truef = Falseprint type(t) # Prints "<type 'bool'>"print t and f # Logical AND; prints "False"print t or f "True"print not t XOR; prints "True" # Logical OR; prints # Logical
光环大数据
光环大数据--大数据培训&人工智能培训 Linux, OS X: source activate snowflakes Windows: activate snowflakes
我们也可以在创建环境的时候指明是用 python2 还是 python3:
def quicksort(arr): = arr[len(arr) / 2]
if len(arr) <= 1:
return arr
pivot middle =
left = [x for x in arr if x < pivot]
[x for x in arr if x == pivot] return quicksort(left) +
# String length; prints "5"hw = hello + # prints "hello world"hw12
# String concatenationprint hw
= '%s %s %d' % (hello, world, 12) hw12 # prints "hello world 12"

大数据培训好就业吗 NLP入门之语音模型原理_光环大数据培训

大数据培训好就业吗 NLP入门之语音模型原理_光环大数据培训光环大数据培训机构了解到，这一篇文章其实是参考了很多篇文章之后写出的一篇对于语言模型的一篇科普文,目的是希望大家可以对于语言模型有着更好地理解,从而在接下来的NLP学习中可以更顺利的学习.1:传统的语音识别方法:这里我们讲解一下是如何将声音变成文字,如果有兴趣的同学,我们可以深入的研究.首先我们知道声音其实是一种波,常见的MP3等都是压缩的格式,必须要转化成非压缩的纯波形的文件来处理,下面以WAV的波形文件来示例: 在进行语音识别之前,有的需要把首尾段的静音进行切除,进行强制对齐,以此来降低对于后续步骤的干扰,整个静音的切除技术一般称为VAD,需要用到对于信号处理的一些技术.如果要对于声音进行分析,就需要对于声音进行分帧,也就是把声音切成一小块一小块,每一小块称为一帧,分帧并不是简单地切开,而是使用的移动窗函数来实现的,并且帧和帧之间一般是有交叠的就像上图这样分帧之后,语音就变成了很多个小段,但是波形在时域上是没有什么描述能力的,因此就必须要将波形进行变换,常见的一种变换方法就是提取MFCC特征,然后根据人耳的生理特性,把每一帧波变成一个多维度向量,这个向量里是包含了这块语音的内容信息,这个过程叫做声学特征的提取,但是实际方法有很多,基本类似.至此，声音就成了一个12行（假设声学特征是12维）、N列的一个矩阵，称之为观察序列，这里N为总帧数。

观察序列如下图所示，图中，每一帧都用一个12维的向量表示，色块的颜色深浅表示向量值的大小。

接下来就要介绍怎样把这个矩阵变成文本了。

首先要介绍两个概念：1:音素：单词的发音由音素构成。

对英语，一种常用的音素集是卡内基梅隆大学的一套由39个音素构成的音素集，参见The CMU Pronouncing Dictionary‎。

汉语一般直接用全部声母和韵母作为音素集，另外汉语识别还分有调无调，不详述。

1. 状态：这里理解成比音素更细致的语音单位就行啦。

教你用Python进行自然语言处理_光环大数据python培训

教你用Python进行自然语言处理_光环大数据python培训自然语言处理（NLP）是数据科学中最有趣的子领域之一，越来越多的数据科学家希望能够开发出涉及非结构化文本数据的解决方案。

尽管如此，许多应用数据科学家（均具有STEM和社会科学背景）依然缺乏NLP（自然语言处理）经验。

在这篇文章中，我将探讨一些基本的NLP概念，并展示如何使用日益流行的Python spaCy包来实现这些概念。

这篇文章适合NLP初学者阅读，但前提是假设读者具备Python的知识。

你是在说spaCy吗？spaCy是一个相对较新的包，“工业级的Python自然语言工具包”，由Matt Honnibal在Explosion AI.开发。

它在设计时目标用户以应用数据科学家为主，这也意味着它不需要用户来决定使用哪个算法来处理常见任务，而且它非常地快—快得难以置信（它用Cython来实现）。

如果你熟悉Python数据科学栈，spaCy 就是NLP的numpy，它虽然理所当然地位于底层，但是却很直观，性能也相当地高。

那么，它能做什么呢？spaCy为任何NLP项目中常用的任务提供一站式服务.包括：符号化(Tokenizatioin)词干提取(Lemmatization)词性标注(Part-of-speech tagging)实体识别(Entity recognition)依存句法分析(Dependency parsing)句子的识别(Sentence recognition)字-向量变换(Word-to-vector transformation)许多方便的清除文本和标准化文本的方法(cleaning and normalizing text)我会对这些功能做一个高层次的概述，并说明如何利用spaCy访问它们。

那我们就开始吧。

首先，我们加载spaCy的管线，按照约定，它存储在一个名为nlp的变量中。

需要花几秒钟时间声明该变量，因为spaCy预先将模型和数据加载到前端，以节省时间。

手把手教你分析携程网评论数据_光环大数据培训

手把手教你分析携程网评论数据_光环大数据培训首先评论数据如何获取？一般通过网络爬虫的方式抓取各大网站的评论数据，本次分析数据就来源于携程网某酒店的评论，在同事的协助下，成功爬取该酒店的评论数据，于是我开始使用这些数据做相关的分析。

本次文本分析中需要使用如下3个包：1）Rwordseg包用于分词2）tmcn用于词频统计3）wordcloud用于绘制文字云library(Rwordseg)library(tmcn)library(wordcloud)#读取数据Evaluation <- read.csv(file = file.choose(), encoding = ‘UFT-8’)#剔除评论数据中含有的英文和数字text <- gsub(‘[a-zA-Z0-9]’,”,Evaluation$Evaluation)#分词segword <- segmentCN(strwords = text)#查看第一条评论的分词效果segword[1]从上图的结果中发现，经分割后的词中有许多无意义的停止词，如“是”，“只”，“了”，“也”等，这些词是需要剔除的。

关于停止词，可以到网上搜索获取。

#读取停止词mystopwords <- read.table(file = file.choose(), stringsAsFactors = FALSE)class(mystopwords)由于读入的数据为数据框格式，需要将其转换为向量格式，即：mystopwords <- as.vector(mystopwords[,1])head(mystopwords)现在有了停止词词库，接下来需要将分割后的词与停止词词库进行比对，将含有停止词的词进行剔除。

下面是自定义删除停止词的函数：removewords <- function(target_words,stop_words){target_words = target_words[target_words%in%stop_words==FALSE]return(target_words)}#将该函数应用到已分割的词中#查看已删除后的分词结果segword2[[1]]从上图中显示，一些无意义的停止词已经被剔除，下面就使用比较干净的词绘制文字云，以大致查看分词效果。

怎样学习R(下)_光环大数据培训机构

怎样学习R（下）_光环大数据培训机构数据操作把原始数据转换成具有一定结构的数据对于健壮性分析是很重要的，对是数据符合处理也是很重要的。

R有很多的构建函数对原始数据进行处理，但是不是每个时候都能轻而易举的使用它们。

幸运的是，有几个R包可以提供很大的帮助：tidyr包允许你对数据进行整理，而数据的整理就是看哪一列的数据是变量，同时观察每一行的结果，其本身会把你原来得到的数据转换成易于操作的数据。

查看这些不错的资源，你会知道怎样使用tidyr包进行数据的整理。

如果你想进行字符串的操作，你应该学着怎样用stringr包，其中的小插图展示的易于理解，而且提供了各种例子供你入门学习。

dplyr包在处理数据框的对象（在内存和外存中）的时候是一个非常棒的包，而且结合了直观形式的语法结构以加快运行速度。

如果想要深入学习dplyr 包，你可以在这里收听一下数据操作的课程，同时也可以查阅一下这张小抄。

当你在执行一个繁重的争论任务的时候，data.table包将是你的好帮手。

它的运行速度极其的快，而且一旦你掌握了这种语法结构，你会发现我每时每刻都在使用data.table包。

可以上一下数据分析这门课（来发现data.table 包的具体细节，你也可以用这张小抄作为辅助资料。

你是否一直在寻找着能在某个时刻使用时间和数据的机会？这个过程注定是痛苦的，但是幸运的是，lubridate包让这样的过程变得简单一些。

查看它的小插图可以让你怎样在你的逐日分析中使用lubridate包。

基本R包只能在有限条的性能中处理时间序列数据。

幸运的是，这里有zoo、xts和quantmod包。

查阅一Eric Zivot写的教材可以让你更容易明白怎样使用这些包，而且也让你更容易处理R中的时间序列数据。

如果你想对R的数据操作进行一个大概的总结的话，更多相关细节可以阅读Data Manipulation with R这本书，或者是RStudio提供的Data Wrangling with R视频教程。

机器学习路线图_深圳光环大数据培训

机器学习路线图_深圳光环大数据培训也许你和这个叫『机器学习』的家伙一点也不熟，但是你举起iphone手机拍照的时候，早已习惯它帮你框出人脸；也自然而然点开今日头条推给你的新闻；也习惯逛淘宝点了找相似之后货比三家；亦或喜闻乐见微软的年龄识别网站结果刷爆朋友圈。

恩，这些功能的核心算法就是机器学习领域的内容。

套用一下大神们对机器学习的定义，机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。

简单一点说，就是计算机从数据中学习出规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。

近年来互联网数据大爆炸，数据的丰富度和覆盖面远远超出人工可以观察和总结的范畴，而机器学习的算法能指引计算机在海量数据中，挖掘出有用的价值，也使得无数学习者为之着迷。

但是越说越觉得机器学习有距离感，云里雾里高深莫测，我们不是专家，但说起算有一些从业经验，做过一些项目在实际数据上应用机器学习。

这一篇就我们的经验和各位同仁的分享，总结一些对于初学者入门有帮助的方法和对进阶有用的资料。

2. 机器学习关注问题并非所有的问题都适合用机器学习解决(很多逻辑清晰的问题用规则能很高效和准确地处理)，也没有一个机器学习算法可以通用于所有问题。

咱们先来了解了解，机器学习，到底关心和解决什么样的问题。

从功能的角度分类，机器学习在一定量级的数据上，可以解决下列问题：1.分类问题根据数据样本上抽取出的特征，判定其属于有限个类别中的哪一个。

比如：垃圾邮件识别(结果类别：1、垃圾邮件 2、正常邮件)文本情感褒贬分析(结果类别：1、褒 2、贬)图像内容识别识别(结果类别：1、喵星人 2、汪星人 3、人类 4、草泥马 5、都不是)。

2.回归问题根据数据样本上抽取出的特征，预测一个连续值的结果。

比如：星爷《美人鱼》票房大帝都2个月后的房价隔壁熊孩子一天来你家几次，宠幸你多少玩具3.聚类问题根据数据样本上抽取出的特征，让样本抱抱团(相近/相关的样本在一团内)。

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(二)_光环大数据培训

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（二）_光环大数据培训四、关于特征特征是机器学习系统的原材料，对最终模型的影响是毋庸置疑的。

如果数据被很好的表达成了特征，通常线性模型就能达到满意的精度。

那对于特征，我们需要考虑什么呢？4.1、特征表示的粒度学习算法在一个什么粒度上的特征表示，才有能发挥作用？就一个图片来说，像素级的特征根本没有价值。

例如下面的摩托车，从像素级别，根本得不到任何信息，其无法进行摩托车和非摩托车的区分。

而如果特征是一个具有结构性（或者说有含义）的时候，比如是否具有车把手（handle），是否具有车轮（wheel），就很容易把摩托车和非摩托车区分，学习算法才能发挥作用。

4.2、初级（浅层）特征表示既然像素级的特征表示方法没有作用，那怎样的表示才有用呢？1995 年前后，Bruno Olshausen和David Field 两位学者任职Cornell University，他们试图同时用生理学和计算机的手段，双管齐下，研究视觉问题。

他们收集了很多黑白风景照片，从这些照片中，提取出400个小碎片，每个照片碎片的尺寸均为16×16 像素，不妨把这400个碎片标记为S[i], i = 0,.. 399。

接下来，再从这些黑白风景照片中，随机提取另一个碎片，尺寸也是16×16 像素，不妨把这个碎片标记为T。

他们提出的问题是，如何从这400个碎片中，选取一组碎片，S[k], 通过叠加的办法，合成出一个新的碎片，而这个新的碎片，应当与随机选择的目标碎片T，尽可能相似，同时，S[k] 的数量尽可能少。

用数学的语言来描述，就是：Sum_k (a[k] * S[k]) –> T, 其中a[k] 是在叠加碎片S[k] 时的权重系数。

为解决这个问题，Bruno Olshausen和David Field 发明了一个算法，稀疏编码（Sparse Coding）。

基于大数据与深度学习的自然语言对话_光环大数据培训

基于大数据与深度学习的自然语言对话_光环大数据培训我们在日常生活中经常使用自然语言对话系统，比如苹果Siri。

现在的对话系统多数只能做单轮对话，可以帮助用户完成一些简单的任务，如问天气，查股票（如果做多轮对话，也是在单轮对话的基础上加一些简单处理）。

实现这些自然语言对话系统的基本技术可以分为两大类，基于规则的和基于数据的。

你也许想知道对话系统的基本原理是怎样的？特别是如何用数据驱动的方式构建一个对话系统？最近基于数据的自然语言对话技术取得了突破性的进展。

我们发现，利用深度学习和大数据，可以很容易地构建一个单轮对话系统，自动生成对话，并且取得惊人的好效果。

比如，用5百万微博数据可以构建一个系统，用户给出一句话，这个系统可以自动生成一句回答。

用户输入“我想买一部三星手机”，系统回答“还是支持一下国产的吧”，等等。

你也许想知道这是如何实现的？能达到什么样的水平？本文试图系统地回答以上问题。

首先指出，自然语言对话将是人们信息访问的主要手段，信息检索领域的主要研究范式。

之后，定义自然语言对话任务，对相关技术进行分类，列举主要技术挑战。

接着，详细介绍如何构建基于数据的对话系统。

最后，详细介绍最新的基于深度学习的对话技术。

当中也介绍深度学习在自然语言表示学习中的最新成果。

信息检索领域的范式转移“科学的发展依赖于间断性、革命性的变化”，这是科学哲学与科学史学家托马斯·库恩（Thomas Kuhn）的名言。

库恩认为科学的每个领域都有不同的“范式”（paradigm），它们有着不同的研究对象、基本概念、解决问题的手段，甚至不同的研究者群体，比如，在物理学领域，量子力学与牛顿力学就属于不同的范式。

科学的发展不是连续的，而是间断的，量子力学并不是在牛顿力学基础上发展起来的。

当一个领域发生革命性的变化的时候，一定有新的范式产生，库恩称之为范式转移（paradigm shift）[1]。

信息检索是计算机科学的一个分支，研究和开发计算机帮助用户管理、访问、使用信息的技术。

十分钟学习自然语言处理概述_光环大数据培训

十分钟学习自然语言处理概述_光环大数据培训1 什么是文本挖掘？文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支，用于基于文本信息的知识发现。

文本挖掘的准备工作由文本收集、文本分析和特征修剪三个步骤组成。

目前研究和应用最多的几种文本挖掘技术有：文档聚类、文档分类和摘要抽取。

2 什么是自然语言处理？自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。

它研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。

融语言学、计算机科学、数学等于一体的科学。

自然语言处理原理：形式化描述-数学模型算法化-程序化-实用化语音的自动合成与识别、机器翻译、自然语言理解、人机对话、信息检索、文本分类、自动文摘等。

3 常用中文分词？中文文本词与词之间没有像英文那样有空格分隔，因此很多时候中文文本操作都涉及切词，这里整理了一些中文分词工具。

StanfordNLP（直接使用CRF 的方法，特征窗口为5。

）汉语分词工具（个人推荐）哈工大语言云庖丁解牛分词盘古分词 ICTCLAS（中科院）汉语词法分析系统IKAnalyzer（Luence项目下，基于java的）FudanNLP(复旦大学)4 词性标注方法？句法分析方法？原理描述：标注一篇文章中的句子，即语句标注，使用标注方法BIO标注。

则观察序列X就是一个语料库（此处假设一篇文章，x代表文章中的每一句，X 是x的集合），标识序列Y是BIO，即对应X序列的识别，从而可以根据条件概率P(标注|句子)，推测出正确的句子标注。

显然，这里针对的是序列状态，即CRF是用来标注或划分序列结构数据的概率化结构模型，CRF可以看作无向图模型或者马尔科夫随机场。

用过CRF的都知道，CRF是一个序列标注模型，指的是把一个词序列的每个词打上一个标记。

一般通过，在词的左右开一个小窗口，根据窗口里面的词，和待标注词语来实现特征模板的提取。

最后通过特征的组合决定需要打的tag是什么。

5 命名实体识别？三种主流算法，CRF，字典法和混合方法1 CRF：在CRF for Chinese NER这个任务中，提取的特征大多是该词是否为中国人名姓氏用字，该词是否为中国人名名字用字之类的，True or false的特征。

机器学习数据采集入门经验分享_北京光环大数据培训

机器学习数据采集入门经验分享_北京光环大数据培训在新的一年里，很多人都在思考如何利用机器学习（ML）算法来提高产品或服务的质量。

PredictionIO公司与许多公司合作，部署他们的第一个ML系统和大数据基础设施。

PredictionIO总结了数据收集任务中的一些好的实践，并愿意与你分享这些经验。

如果你正在考虑采用ML，以正确的格式收集正确的数据，将会降低你的数据清理工作以及数据浪费。

要收集所有数据收集所有数据是非常重要的。

除非你真正训练一个预测模型，否则你将很难知道哪个属性哪些信息具有预测价值，并提供最好的结果。

如果一条信息没有收集到，我们就没有办法获取它，并永远地失去它了。

存储成本的低廉，也使得你可以收集一切与你的应用程序、产品或服务相关的数据。

这里有两个例子：在产品推荐中，收集用户标识符、物品（即产品）标识和行为数据包括评分是非常重要的。

其他相关属性，如类别、描述、价格等数据，对于推荐模型的提升也是有用的。

隐含的行为，如意见，可能比显性评分更加有用。

在预测泰坦尼克号乘客的生存上，我们凭直觉知道，乘客的年龄、性别等属性和结果是有关联的。

其他属性如船上儿童的数目、车费和客舱可能是也可能不是有用的信息。

在你开始建立预测模型之前，你很难知道哪些方面将会对预测最有价值。

存储日志是一种常见的解决方案;他们以后可以提取、转换和加载来训练你的机器学习模型。

每个事件的时间戳每个事件的时间戳都是很重要的，尤其是对于用户的动作或行为数据来说。

时间戳能够阻止我们在构建机器学习模型时出现先窥偏差(Look-ahead Bias)。

PredictionIO提供支持最佳实践的Event Server或“基于事件的风格”收集数据。

这意味着一切被视为有时间戳的事件而收集，不管他是一个用户（例如“Sarah Connor”），一件物品（例如“终结者”），或者一个用户对物品的操作（“Sarah Connor查看终结者“）。

举个例子，创建用户Sarah Connor：{ "event" : "new_user", "entityType" : "user" "entityId" : "de305d54-75b4-431b-adb2-eb6b9e546013", "properties" : { "name" : "Sarah Connor", "age" : 19, "email" : "sarah.connor@", "gender" : "Female" } "eventTime" : "1984-10-26T21:39:45.618-07:00"}注意，entityId我们使用了通用唯一标识符（UUID），而eventTime我们使用ISO 8601的格式。

R快速入门之高级统计-广义线性_光环大数据培训

R快速入门之高级统计-广义线性_光环大数据培训1，logistic回归：因变量是二值变量（例如成功和失败），自变量是连续变量。

做这种预测，还有很多其他方法，例如判别、神经网络、分类、支持向量机等，但是logistic 最受欢迎。

# logistic回归的主要参数如下：# Logistic Regression# where F is a binary factor and# x1-x3 are continuous predictorsfit <- glm(F~x1+x2+x3,data=mydata,family=binomial())summary(fit) # display resultsconfint(fit) # 95% CI for the coefficientsexp(coef(fit)) # exponentiated coefficientsexp(confint(fit)) # 95% CI for exponentiated coefficientspredict(fit, type=”response”) # predicted valuesresiduals(fit, type=”deviance”) # r esiduals可以使用anova(fit1,fit2, test=”Chisq”)来比较不同的模型，另外，cdplot(F~x, data=mydata) will display the conditional density plot of the binary outcome F on the continuous x variable.2，poisson回归Poisson回归的因变量是计数型的变量，自变量是连续型变量# Poisson Regression# where count is a count and# x1-x3 are continuous predictorsfit <- glm(count ~ x1+x2+x3, data=mydata, family=poisson())summary(fit) display results如果残差变异方差比自由度大，那么需要用quasipoisson()函数3，生存分析谈到生存分析，就必须提到结尾数据这个概念。

语言模型的平滑方法

语言模型的平滑方法从人类历史以来，语言就被视为一个可以表达情感和思想，创造和传播文化的神奇工具。

在机器学习和人工智能领域，语言模型的发展为这项神奇的工具注入了新的活力。

语言模型是一种用于预测句子或文档中词语出现的概率的模型，这对于语言本身的理解及其在机器学习和人工智能方面的应用产生了重大影响。

为了提高语言模型的准确性和效率，语言学家和计算机科学家们提出了许多平滑方法。

本文首先介绍了语言模型，然后介绍了常用的语言模型平滑方法，包括平滑法、拉普拉斯平滑法（Laplace Smoothing）、Witten-Bell平滑法（Witten-Bell Smoothing）和Kneser-Ney平滑法（Kneser-Ney Smoothing）。

语言模型（Language Modeling）也称为语法模型，是一种机器学习算法，可以捕捉词语的出现概率，从而预测出句子或文本中接下来出现的词语是什么。

语言模型可用来完成许多任务，其中包括机器翻译、信息检索、语音识别、自然语言理解等等。

语言模型可以捕捉词语之间的相互关系，从而给出一个句子或文章词语出现的概率。

例如，在句子“The cat ____ on the mat”中，语言模型会预测“sat”的出现概率比“run”高。

一般来说，语言模型对句子的长度和语法结构的复杂度敏感。

当句子变得越来越复杂时，语言模型的准确性会降低。

因此，语言模型需要一些优化技术，以提高准确性。

其中一个常用的方法就是语言模型的平滑方法。

平滑法（Smoothing）是指将少量出现次数的词语，与经常出现的词语之间的差别降低。

这种方法对少量出现次数的词语更具体，可以更好地把握词语出现的概率。

通过这种平滑方法，语言模型可以使用少量或没有出现过的词语，从而提高准确率。

拉普拉斯平滑法（Laplace Smoothing）是一种常用的语言模型平滑方法，它使用一个拉普拉斯系数来增加少量出现次数的词语出现的概率。

光环大数据人工智能培训_改进PSO算法优化BP神经网络权值算法研究

光环大数据人工智能培训_改进PSO算法优化BP神经网络权值算法研究光环大数据作为国内知名的人工智能培训的机构，帮助无数学员稳健、扎实的提升人工智能技术，来光环大数据学人工智能，高薪就业不是梦！BP（Back Propagation）神经网络是一种多层前馈神经网络，该网络的主要特点是信号前向传递，误差反向传播。

在理论上，BP神经网络可以逼近任意连续的非线性关系，但是，由于BP神经网络的误差代价函数是全体连接权值的一个复杂函数，因此，优化权值过程中必然会存在两个问题：（1）寻优的参数过多，造成收敛速度慢；（2）误差代价复杂函数可能存在的多个极值点，可能会造成寻优过程陷入局部极值。

针对这些问题，文章采用改进PSO算法来优化BP神经网络权值，通过Hermit逼近试验，对BP算法和改进PSO优化BP神经网络权值算法进行了对比，结果表明，改进PSO优化BP神经网络权值具有更好的收敛性和更快的速度；1．标准PSO算法粒子群算法（Partical Swarm Optimization），缩写为 PSO，是由Eberhart博士和kennedy博士于1995年发明。

源于对鸟群捕食的行为研究。

PSO算法从鸟群捕食问题中得到启示并用于解决优化问题。

PSO中，每个待优化问题的解被规定为空间中的一只鸟，我们称之为“粒子”。

所有的粒子都有一个由待优化问题决定的适应值，每个粒子还有一个速度决定了它们搜索的方向和距离。

PSO初始化这样一群随机粒子（随机解），然后通过迭代找到最优解。

在每一次迭代过程中，粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己。

第一个“极值”就是粒子本身所找到的最优解，另一个“极值”就是整个粒子群体到目前为止找到的最优解。

更新的公式如下：速度更新：（1）位置更新：（2）其中，表示第个粒子；表示第个粒子的第维；和为学习因子，也称为加速常数，和为范围内的均匀随机数。

为时刻粒子的速度，为时刻粒子的位置。

2． PSO算法的改进策略PSO的改进策略是通过一个惯性权重来协调PSO算法的全局搜索（在整个搜索空间中搜索）和局部搜索（在局部近优解附近搜索）能力。

二元语法中文分词数据平滑算法性能研究

二元语法中文分词数据平滑算法性能研究刘丹;方卫国;周泓【摘要】将多种平滑算法应用于基于二元语法的中文分词,在1998年1月人民日报语料库的基础上,讨论了困惑度和实际分词性能之间的关系,对比分析各平滑算法的实际性能,结果表明,简单的加值平滑算法性能最优,封闭精度、召回率分别为99.68%、99.7%,开放精度、召回率为98.64%、98.74%.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2009(045)017【总页数】4页(P33-36)【关键词】数据平滑;中文分词;二元语法【作者】刘丹;方卫国;周泓【作者单位】北京航空航天大学,经济管理学院,北京,100191;北京航空航天大学,经济管理学院,北京,100191;北京航空航天大学,经济管理学院,北京,100191【正文语种】中文【中图分类】工业技术C o m p u t e r E n gi n e e r i n g a n d A p p lic a tio m ; 计算机工程与应用二元语法中文分词数据平滑算法性能研究刘丹，方卫国，周泓 LI UD a n , F A N G W ei - g u o , Z H O U H o n g北京航空航天大学经济管理学院，北京 1 0 0 19 1S c h o ol ofE c o n o m y a n d M a n a g e m e n t , B eih a n g U n i v e r sity , B ei ji n g 1 0 0 1 9 1 , C hi n a E- m ail : n e w d an @ g m ail.c o mL I U D a n , F A N G W ei - g u o , Z H O U H o n g.P e r fo r m a n c e o f s m o o t bi n g alg o rith m i n C bi n e s e w o r d s e g me n t a t i o n b y big r a m.Co m p u t e r E n gi n e e ri n g a n d A p p l i c a t i o n s , 2 0 0 9 , 4 5( 1 7 ) : 3 3 - 3 6.A b s t r a c t : T his p a p e r dis c u s s e s th e r el atio n ship s b et w e e n c o m pl e xity a nd r e al p e rfo r m a n c e b a s ed o n th e c o rp u s of P e ople' s D aily of J a n u a r y , 1 9 9 8 , c o m p a r e s th e p e rfo r m a n c e o f m u ltipl e s m o o thi ng alg o rith m s.T h e r e s u lt r e v e al s th a t a d diti v e s m o o thi n g i s th e b e s t with 9 9.6 8 % o n p r e cisi o n , 99.7 % o n re c all i n clo s e te st , a nd9 8.6 4 % o n p r e cisi o n , 9 8.7 4 % o n r e c all in o p e n te st.K e y w o rd s : s m o o thi n g ; C hi ne s e w o rd s e g m e ntatio n ; big r a m摘要：将多种平滑算法应用于基于二元语法的中文分词，在 19 9 8 年 1 月人民日报语料库的基础上，讨论了困惑度和实际分词性能之间的关系，对比分析各平滑算法的实际性能，结果表明，简单的加值平滑算法性能最优，封闭精度、召回率分别为 9 9.6 8 % 、9 9.7 % ，开放精度、召回率为 9 8.6 4 % 、9 8.7 4 % 。

二元语法模型

二元语法模型二元语法模型是一种用于语言建模的统计模型，它基于一个简化的假设：每个词的出现只与前一个词有关。

在这个模型中，每个词的出现概率只受到前一个词的影响，而与其他词的关系无关。

这种模型可以用来生成文本、预测下一个词以及评估语句的合理性。

在二元语法模型中，我们可以通过计算词语之间的条件概率来建模。

具体来说，给定前一个词w1，我们可以计算下一个词w2出现的概率P(w2|w1)。

这个概率可以通过统计语料库中w1和w2同时出现的次数来估计。

然后，我们可以根据这些概率来生成新的文本，或者预测下一个词的出现。

使用二元语法模型进行文本生成时，我们可以从一个起始词开始，然后根据条件概率逐步生成后续的词语。

例如，如果我们从起始词"今天"开始，根据条件概率选择下一个词可能是"天气"，那么下一个词可能是"晴朗"，再下一个词可能是"，"，依此类推。

通过不断选择符合条件概率的词语，我们可以生成连贯、合理的文本。

除了文本生成，二元语法模型还可以用于预测下一个词的出现。

通过计算条件概率P(w2|w1)，我们可以得到给定前一个词w1的情况下，下一个词w2出现的概率。

这种预测可以应用于自动完成、机器翻译等任务中。

二元语法模型还可以用于评估语句的合理性。

给定一个句子，我们可以计算每个词与前一个词的条件概率，然后将这些概率相乘得到整个句子的概率。

这个概率可以作为语句合理性的评估指标，越高表示句子越合理。

通过比较不同句子的概率，我们可以选择最合理的句子。

二元语法模型是一种简单而有效的语言建模方法。

它基于词语之间的条件概率，可以用于文本生成、下一个词预测和语句合理性评估等任务。

在实际应用中，我们可以使用大规模的语料库来估计条件概率，并结合其他的语言处理技术来提高模型的性能。

二元语法模型不仅在自然语言处理领域具有重要的应用价值，也为我们理解语言的生成和理解提供了一种简单而有效的方法。