本文是讲述如何使用word2vec的基础教程，文章比较基础，希望对你有所帮助！
官网C语言下载地址：http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/
Word2vec是Google公司在2013年开放的一款用于训练词向量的软件工具。它根据给定的语料库，通过优化后的训练模型快速有效的将一个词语表达成向量形式，其核心架构包括CBOW和Skip-gram。...
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2016-02-18 01:25:25
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题目： 题目来源：《编程之美》 把两个字符串变成相同的基本操作定义如下： 1. 修改一个字符（如把 a 变成 b） 2. 增加一个字符 (如 abed 变成 abedd) 3. 删除一个字符（如 jeddon 变成 jedon） 针对于 jeddon到jedon 只需要删除一个或增加一个 d 就可以
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2016-01-29 00:16:06
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标量的计算标量也就是无方向意义的数字，也叫标度变量。现在先考虑元素的所有特征属性都是标量的情况。1.欧几里得距离例如，计算X={2,1,102}和Y={1,3,2}2.曼哈顿距离3.闵可夫斯基距离欧氏距离和曼哈顿距离可以看做是闵可夫斯基距离在p=2和p=1下的特例。上面这样计算相异度的方式有一点问题...
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2016-01-20 13:21:49
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寒神解释：某些用户的倾向性和品味没有一致性，比较散。因此在协同过滤这种算法里，没办法和某个group有很高的相似/一致度，推荐会失效。 我理解是寻找邻居时候计算得到的相似度和其他用户相似度都非常小，或者说都低于阈值，这样由于没有邻居，那么就不是CF了。
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2016-01-11 11:59:01
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聚类分析 什么是聚类分析？ 聚类 (Clustering) 就是将数据对象分组成为多个类或者簇 (Cluster)，它的目标是：在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。所以，在很多应用中，一个簇中的数据对象可以被作为一个整体来对待，从而减少计算量或者提高计算质量。 其实聚类...
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2016-01-08 20:22:12
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1、Pearson皮尔森相关系数皮尔森相关系数也叫皮尔森积差相关系数，用来反映两个变量之间相似程度的统计量。或者说用来表示两个向量的相似度。皮尔森相关系数计算公式如下： 分子是协方差，分母两个向量的标准差的乘积。显然是要求两个向量的标准差不为零。当两个向量的线性关系增强时，相关系数趋于1（正相关）....
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2016-01-06 15:31:46
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0.这个算法实现起来很简单1.百度百科介绍：Levenshtein 距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。 编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的，故又叫Le...
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2015-12-29 21:09:10
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背景最近安装Jenkins，参照网上的各种资料进行尝试，折腾了好久，但是查找了这么多资料，相似度在90%以上！！！，相同的安装过程，测试了几台机器，未曾成功，不得不感慨自己能力有限，最终慢慢摸索，形成思路，现分享给大家，希望大家在安装的时候少走弯路。PS：本人很痛恨这种粘贴复制，毫无思考的博主，不但浪费了大家的时间，还浪费了大家的感情。知识背景首先需要理解的是，Jenkins是帮我们将代码进行统一的...
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2015-12-18 21:28:11
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在知识图谱构建阶段的实体对齐和属性值决策过程中、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，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P...
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2015-12-18 06:54:10
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计算编辑距离# -*- coding: utf-8 -*-def distacal(s1,s2):#计算编辑距离 m = len(s1) n = len(s2) colsize, matrix = m + 1, [] for i in range((m + 1) * (n +...
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2015-12-07 22:33:37
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