word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包，它简单、高效，因此引起了很多人的关注。由于 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在两篇相关的论文 [3,4] 中并没有谈及太多算法细节，因而在一定程度上增加了这个工具包的神秘感。一些按捺不住的人于是选择了通过解剖源代码的方式来一窥究竟，出于好奇，我也成为了他们中的一员。读

关于matplotlib如何设置图例的位置？如何将图例放在图外？以及如何在一幅图有多个子图的情况下，删除重复的图例？我用一个简单的例子说明一下。import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfig = plt.figure(1)ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)ax2 = fig.

基本概念强化学习（reinforcementlearning, RL）是近年来机器学习和智能控制领域的主要方法之一。强化学习关注的是智能体如何在环境中采取一系列行为，从而获得最大的累计回报通过强化学习，一个智能体知道在什么状态下应该采取什么行为。RL是从环境状态到动作的映射学习，我们把这个映射称为策略（Policy）强化学习和监督学习的区别增强学习是试错学习(Trail-and-erro...

新闻分类系统概述新闻分类系统，顾名思义，就是对于一片新闻或者是一片文章，进行自动的分类,例如政治，财经，娱乐等等从技术角度讲，其实属于自然语言处理中比较经典的文本分类问题。当然在一个工业级别的分类系统当中，会遇到各种各样的问题，例如语料优化，文本预处理，特征抽取，模型选择及融合，硬规则等一系列问题。本人有幸在国内某一线互联网公司做过相关的工作，故做一些总结。分类系统架构设计对于...

结巴分词是国内程序员用Python开发的一个中文分词模块，可能是最好的Python中文分词组件？中文分词的原理–1、中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程2、现有的分词算法可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法