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  • 判断一个句子是否是问,是一个二分类问题。如何具体来做这么一个分类器呢?我们先看看传统词袋法怎么操作。1. 构造标注数据集。首要问题是构造分类所需要标注数据。标注数据获得非常简单,拿到一批标点使用...

    判断一个句子是否是问句,是一个二分类问题。

    如何具体来做这么一个分类器呢?我们先看看传统词袋法怎么操作。

    1. 构造标注数据集。

    首要问题是构造分类所需要的标注数据。

    标注数据的获得非常简单,拿到一批标点使用比较规范的文档就行,比如学生作文、官方新闻稿。把所有文章分句,拿到每个句子的最后一个标点符号,如果是问号,就是正样本,否则是负样本。

    2. 分词,去除停用词。

    对每个样本分词,使用词作为特征,为了提升效果,还可以使用词级别的ngram特征。你可能需要去掉“的”“你”“这”等停用词,但是注意一定不要把语气词(“吧”、“吗”)也去掉。

    3. 特征选择。

    使用传统的特征选择方法(DF、信息增益、卡方统计等),筛选出跟类别最相关的N个词。

    4. 特征权重计算。

    使用TFIDF作为特征权重,将每句话表示为一个N维向量。

    5. 选择分类器。

    选择你想使用的分类器,常见的LR、SVM、决策树都行。

    6. 将数据划分训练集,测试集,在训练集上训练模型,在测试集上评估模型。

    不断调节模型参数,使得模型在测试集上F1最高。

    7. 对于一个新的输入句子,使用你训练的模型预测。

    但是上面模型存在一些缺点:

    1. 词袋法丢失语序信息。比如“吧”出现在句子尾部跟首部,可能结果完全不一样。

    2. 复杂的句子需要结合更多的上下文来判断。这个楼里同学提到过。

    为了克服这些缺点,可以尝试用深度学习,卷积网络捕捉语序,也可以把前后几个句子向量和当前句子向量拼接起来。

    实际上,配几个规则更为直接有效。

    比如,句子最后一个字是“吗”基本上是就是问句了,最后一个字是“呢”就不是疑问句。

    常见的问句分为:疑问句、反问句、设问句等。每种问句都有自己常见的句式。比如“是…,还是…”,“能…么”。

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  • 锐意(高中)化学专业、有“铍”气都在关注...我们在判断是否达到平衡时候,自然也就有了两个依据:一为实质性依据,即从正逆反应速率关系上判断,我们总结一话,叫做“一正一逆,符合比例”;二为特征性依据...
    4fec2a1ecdbcbba9e6e3c9c88a4f1430.png锐意(高中)化学专业、有“铍”气的都在关注!27f32d038d00e358488fd091b66e396f.png

          你一定会遇到这样的选择题:下列能说明某反应达到平衡状态的选项是哪些?

    说到底,就是让你判断反应是否处于化学平衡状态。

    化学平衡状态,实质是正逆反应速率相等;特征为各物质浓度不再改变。

    我们在判断是否达到平衡的时候,自然也就有了两个依据:一为实质性依据,即从正逆反应速率的关系上判断,我们总结一句话,叫做“一正一逆,符合比例”;二为特征性依据,即是否出现反映物质浓度不再改变的属性状态,我们总结一句话,叫做“变量不变,平衡出现”

    一、根据速率判断平衡状态,常见的方式有以下几种
    1.生成(或消耗)a mol A物质的同时,生成(或消耗)b mol B物质
    此类进行判定的要点,一是看两个过程是不是分别代表一正一逆两相反过程,二是看两个数值a与b之比,是不是符合A与B在反应中的系数比。
    2.断裂(或形成)a mol某化学键的同时,断裂(或形成)b mol另一种化学键
    此类进行判定的要点,一是看两种化学键变化的过程,是否代表一正一逆两相反过程,二是看化学键变化所揭示的的物质变化,是否符合系数比关系。
    3.同一时间内,v(A):v(B)=a:b,或者 b v(A)=a v(B)
    此种类型的判定较为常见,也较为简单,只需要一正一逆两反应速率比符合A与B在反应中的系数比即可。

    例如:以下能证明反应N2 + 3H2 2NH3达到平衡状态的是:
    A.一段时间内,生成1.5molH2的同时,消耗了0.5molN2B.一段时间内,断裂4.8molN-H键的同时,断裂了0.8molN≡N
    C.一段时间内,v(N2):v(H2)=1:3

    二、根据平衡状态的特征属性进行判断,常见的依据有:温度,颜色,压强,密度,平均相对分子量等。
    判定的要点是:若某个属性对于未达平衡的反应体系是一个变量,当其达到恒定不变的状态时,即达到了反应的平衡状态。

    例如:恒容体系中,可逆反应N2(g) + 3H2(g)2NH3(g)达到平衡的标志可以是:压强不再改变(因反应未达平衡时,压强是一变量),可以是气体的平均相对分子量不再改变(反应未达平衡时,平均相对分子量是一变量),但不可以是气体密度不再改变(因反应未达平衡时,气体密度是一恒量)。
    可逆反应3A(g) + 2B(s)2C(g)+ D(g),恒容条件下达到平衡的标志可以是:密度不再改变,平均相对分子量不再改变,但不可是压强不再改变。

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  • 特征工程

    2020-10-06 11:11:55
    显然不能单纯的根据体重来判断一个人胖不胖,针对这个问题,一个经典的特征工程是BMI指数:BMI=weight/(height**2)。所以说特征工程就是通过X,创造出新的X‘。特征工程的基本操作有衍生(升维),筛选(降维)。...

    特征工程

    属于数据科学中最有创造力的一部分。举一个简单的例子,判别胖与不胖的二分类问题。输入数据为X:身高和体重,标签为Y:胖和不胖。显然不能单纯的根据体重来判断一个人胖不胖,针对这个问题,一个经典的特征工程是BMI指数:BMI=weight/(height**2)。所以说特征工程就是通过X,创造出新的X‘。特征工程的基本操作有衍生(升维),筛选(降维)。其目的是最大限度的从原始数据中提取特征以供算法和模型使用
    特征提取图

    Kaggle上有一句非常经典的话,数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。

    特征工程图:

    特征工程图

    特征处理是特征工程的核心部分,特征处理包括数据预处理,特征选择,降维等。

    数据预处理:
    通过对特征的提取,在未处理的情况下特征可能会出现以下问题。
    1)不属于同一量纲,即特征的规格不一样不能放在一起比较。
    2)信息冗余,对于某些定量特征,需要将定量的区间转换为特值的格式
    3)定性特征不能直接使用,某些机器学习方法只能接受定量特征的输入,那么需要将定性特征转换为定量特征。
    4)存在缺失值。
    5)信息利用率低。

    特征选择:
    当数据预处理完后,我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型中进行训练。若特征发散,则这个特征对于欧样本的区分无意义,要选取与目标的相关性强的特征。
    1)过滤法(Filter):按照发散性或者相关性对各个特征进行评分,设定阈值或者待选择阈值的个数来选择特征。
    2)包装法(Wrapper):根据目标函数训练出来的结果,每次选择或者排除若干特征。
    3)集成法(Embedded):先使用某些机器学习算法和模型训练,将得到的各个特征的权值系数从大到小选择特征。

    降维:
    当特征选择完后,现今一般提取到的特征矩阵比较大,从而计算量比较大,导致训练时间长的问题。常见的降维方法有主成分分析法(PCA)和线性判别分析(LDA),二者有很多的相似性,本质都是将原始样本映射到维度更低的样本空间中。但二者的映射目标不一样:PCA映射后样本具有更大的发散性,LDA映射后样本具有更好的分类性能。

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  • 【题解】程序判断电路类型

    千次阅读 2020-12-11 23:05:19
    以图论方式给出一个电路,判断此电路的特征 题解 首先,根据TYJ老师的讲解,我们可以知道在一个电路中,若电源与一个用电器之间只有导线,则可以看做用电器与电源直接相连,如下图: 在这张图中L1,L2由于和电源的...

    一句话题意

    以图论方式给出一个电路,判断此电路的特征

    题解

    思路

    并联,串联的判断

    首先,根据TYJTYJ老师的讲解,我们可以知道在一个电路中,若电源与一个用电器之间只有导线,则可以看做用电器与电源直接相连,如下图:

    在这里插入图片描述

    在这张图中L1L1L2L2由于和电源的正极只用导线相连,所以可以视为L1L1L2L2的左端就是++极,L3L3的右端就是-

    在这里插入图片描述

    OK,当我们明白了这一点后,我们再引入几个定理

    1. 假设这个电路无短路情况,首先对电路进行上述变形
    2. 若这个电路中所有用电器两端都直接连接正负极,则这个电路一定是并联的

    在这里插入图片描述

    1. 反之,若一个电路图中,恰好有一对用电器,一个只连接正极,一个只连接负极,那么就是串联
      在这里插入图片描述
    2. 若以上两种情况都存在,则是混联

    短路的判断

    1.局部短路

    在这里插入图片描述

    像这张图,L1L1会出现局部短路,那么怎么判断呢?如果使用我们上面的方法,我们走出来是这样的:

    在这里插入图片描述
    我们发现,L1L1的两端都是++极啦,所以我们可以发现,只要做了上述操作后,若有一个用电器两端都是++极,那么就有局部短路的存在

    2. 电源短路

    在这里插入图片描述

    这,是一个会电源短路的电路,我们还是按照上面的做法:

    在这里插入图片描述
    我们发现,当我们对++极操作后,电源的负极直接连上了正极,这是就是电源短路了,注意,这时在上面的判断方法下,用电器也短路了,所以实现的时候记得注意优先极哈。。。

    实现:

    配合着代码理解一下吧:

    #include<cstdio>
    #include<iostream>
    #include<vector>
    #include<map>
    using namespace std;
    const int MAXN=105;
    char type[MAXN];
    int flag[MAXN];
    vector<int> g[MAXN];
    map<char,int> pre;
    void add(int u,int v,char x,char y){
    	u=u*2+pre[x];
    	v=v*2+pre[y];
    	g[u].push_back(v);
    	g[v].push_back(u);
    }
    void dfs(int u,int fa,int t){
    	flag[u]=t;
    	for(int j=0;j<g[u].size();j++){
    		int v=g[u][j];
    		if(v!=fa){
    			dfs(v,u,t);
    		}
    	}
    }
    void pre_map(){
    	pre['L']=0;
    	pre['R']=1;
    	pre['E']=0;
    }
    int main(){
    	pre_map();
    	int n,m;
    	scanf("%d %d",&n,&m);
    	int q;
    	for(int i=1;i<=n;i++){
    		char s[5];
    		scanf("%s",s);
    		type[i]=s[0];
    		if(s[0]=='Q'){
    			q=i;
    		}
    		if(s[0]=='F'){
    			add(i,i,'L','R');
    		}
    	}
    	for(int i=1;i<=m;i++){
    		int u,v;
    		char x,y;
    		scanf("%d %d %c %c",&u,&v,&x,&y);
    		add(u,v,x,y);
    		add(v,u,y,x);
    	}
    	dfs(q*2,-1,1);
    	if(flag[q*2+1]==1){
    		printf("BOOM!");
    		return 0;
    	}
    	for(int i=1;i<=n;i++){
    		if(type[i]=='M'){
    			if(flag[i*2]==flag[i*2+1] && (flag[i*2]!=0 || flag[i*2+1]!=0)){
    				printf("It's not bright enough");
    				return 0;
    			}
    		}
    	}
    	dfs(q*2+1,-1,-1);
    //	for(int i=1;i<=n;i++){
    //		printf("%d:%d %d\n",i,flag[i*2],flag[i*2+1]);
    //	} 
    	bool QAQ=false;
    	bool f3=true;
    	int f2=0,f5=0;
    	for(int i=1;i<=n;i++){
    		if(type[i]=='M'){
    //			cerr<<flag[i*2]<<" "<<flag[i*2+1]<<endl;
    			if(flag[i*2]+flag[i*2+1]!=0){
    				f3=false;
    			}
    			if(flag[i*2]+flag[i*2+1]==0){
    				QAQ=true;
    			}
    			if(flag[i*2]==-1 && flag[i*2+1]==0){
    				f2++;
    			}
    			if(flag[i*2]==1 && flag[i*2+1]==0){
    				f5++;
    			}
    			if(flag[i*2]==0 && flag[i*2+1]==-1){
    				f2++;
    			}
    			if(flag[i*2]==0 && flag[i*2+1]==1){
    				f5++;
    			}
    		}
    	}
    	if(f3==true && QAQ==true){
    		printf("Separate lights");
    	}
    	else if(f2==1 && f5==1 && QAQ==false){
    		printf("Light up together");
    	}
    	else{
    		printf("Ethereal light!");
    	}
    return 0;
    } 
    
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空空如也

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判断句的特征