mlfs

所有代码使用GPL协议授权，这意味着你可以自由使用、修改、再发布代码，但是使用这里代码的程序必须是开源的，而且遵守GPL协议。 了解更多：http://www.gnu.org/licenses 所有其他内容通过知识共享协议CC-by共享，http://creativecommons.org/licenses/by/3.0 语料资源我以注明出处，请遵守语料提供者的协议。 项目名Machine Learning From Scratch(MLFS)的灵感来源于LFS 此项目的目的是通过一些应用场景，实现一些统计机器学习模型，注意目的是对模型的理解和熟悉，并不追求在某应用场景下的指标，因为否则就关注点就变成了如何使用而不是实现模型 本人水平有限，而且项目也处在初始阶段，还望多多指教，关于本项目的任何问题都可以给我Email： 已经实现以下内容: 子项目1：隐马尔科夫模型 应用场景：中文词性标注 实现方法：隐马模型，维特比解码，用线性插值算法平滑转移矩阵，用后缀树计算未登录词的发射概率。 语料：conll06中文语料 准确率：登录词0.8937187843900787，未登录词0.5285295076622106，总体0.87146008465987 改进建议：Beam Search加速维特比解码 子项目2：最大熵模型 应用场景：文本分类 实现方法：参数估计GIS、L-BFGS，对模型参数采用高斯平滑，对未出现的词和类别出现次数使用0.1平滑。