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目录 2. 词典分词 2.1 什么是词 2.2 词典 2.3 切分算法 2.4 字典树 2.5 基于字典树的其它算法 2.6 HanLP的词典分词实现 2. 词典分词 中文分词：指的是将一段文本拆分为一系列单词的过程，这些单词顺序拼接后等于原文本。 中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习这两大派。 2.1 什么是词 在基于词典的中文分词中，词的定义要现实得多：词典中的字符串就是词。 词的性质–齐夫定律：一个单词的词频与它的词频排名成反比。 2.2 词典 互联网词库(SogouW，

Pytorch基本语法 Pytorch 是一个基于NUMPY的科学计算包，提供强大的GPU强大功能的能力 1. 创建矩阵的操作 1.1 创建一个没有初始化的矩阵 x = torch.empty(5, 3) x # 输出结果 """ tensor([[9.2755e-39, 1.0561e-38, 4.5919e-39], [5.1429e-39, 4.9592e-39, 8.9082e-39], [8.9082e-39, 1.0194e-38, 9.1837e-39],

简单线性回归 本次介绍最简单的线性回归模型——将数据模拟合成一条直线。直线模拟的模型方程为 y = ax + b，其中 a 是直线斜率，b 是直线截距。 模拟数据 从斜率为2，截距是-5的直线中抽取散点并绘制散点图 代码如下： # 常用库 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns;sns.set() import numpy as np #这里的randomstate=1指的是伪随机数生成器的种子，简单来说每个种子对应一个随机数 rng =