无监督的自动标注算法？
我想建立一个Web应用程序，可以让用户上传的文件的视频的图片的音乐的，然后给他们一个寻找它们的能力。把它看成是的的Dropbox 的+语义搜索。 当用户上传一个新的文件，例如 Document1.docx ，我怎么会自动生成基于文件的内容标签？换句话说没有用户输入是需要的确定的文件的内容。如果假设的 Document1.docx 是一家集科研论文数据挖掘，那么当为的数据挖掘或研究论文或文档1 的
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AI人工智能
我该如何接近＆QUOT;您是不是要找＆QUOT？;不使用谷歌？
我知道这个问题的重复的： 如何在谷歌“你是什么意思？”算法工作？ 如何实现一个“你的意思是”？ ...等等。 这些问题有兴趣的算法如何实际工作。我的问题是更喜欢：假设谷歌不存在或可能这个功能是不存在的，我们没有用户输入。一个人如何去实现这个算法的近似版本？ 为什么这很有趣？ 确定。试着输入“ 您是不是要找： 资格的 不够公平。它采用统计机器学习从数十亿用户做这样收集的数据。但现在尝
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马尔可夫决策过程：值迭代，它是如何工作的？
我一直在阅读了很多关于马尔可夫决策过程（使用值迭代）最近，但我根本无法让我的头周围。我发现在互联网上/书了大量的资源，但它们都使用数学公式，这对我的能力太复杂。 由于这是我在大学的第一年，我发现网上提供的解释和公式中使用的概念/术语实在是太复杂了，我和他们假定读者都知道，我已经简单的一些事情从来没有听说过的。 我想用它在2D网格（填充墙（达不到的），硬币（希望）和敌人的移动（必须不惜一切代价避
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尖峰时刻 - 解决游戏
尖峰时刻 如果你不熟悉它，该游戏由大小不等的车的集合，设置水平或垂直，在N×M个网格，只有一个出口的。照片 每节车厢可向前/向后移动，它被设置在方向，只要另一辆车没有阻止它。你可以永远换汽车的方向。照片 有一个特殊的车，一般是红色的。它被设置在同一行的退出是在和游戏的目标是找到的一系列动作（一动 - 动车n步前进或后退），将允许红旗轿车驶出迷宫。 我一直试图想怎么计算解决这个问题，我也真的
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帮助了解交叉验证和决策树
我已经读了决策树和交叉验证，我理解这两个概念。但是，我无法理解交叉验证，因为它涉及到决策树。从本质上讲交叉验证，您可以训练和测试之间切换，当你的数据集是比较小的，以最大限度地提高您的错误估计。一个很简单的算法是这样的： 在决定褶皱的数量，你想要的（K） 在细分数据集分成k折叠 使用K-1折的训练集构建一个树。 使用测试设置来估算约在树中的错误统计。 保存结果，以便以后 在重复步骤3-6 k次留下
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我如何才能找到数据点集群的中心？
比方说，我每天都绘制直升机的位置，在过去的一年，并提出了如下图： 任何人看，这将能够告诉我，这架直升机是出自芝加哥的。 我如何能找到相同的结果code？ 我在寻找这样的事情： $ GEO $ C $ =的cArray阵列（[GET = HTTP：//pastebin.com/grVsbgL9]）; 功能findHome（$ GEO $ C $的cArray）{ // 魔法
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高阶统一
我工作的一个高阶定理证明，其中统一似乎是最困难的子问题。 如果休特的算法仍然被认为是国家的最先进的，有没有人要它解释写入到地理解程序员，而不是一个数学家的任何链接？ 或者在那里它的工作原理和一般的一阶算法，甚至没有任何例子吗？ 解决方案 艺术＆mdash的国家;是的，所以据我所知，所有的算法或多或少地采取同样的形状，休特的（按照逻辑程序设计的理论，虽然我的专长是切）的提供的的，你需要充分高
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教程，自然语言处理
我最近参加了一个类上 coursera 有关“自然语言处理”，我学到了很多东西有关分析，IR和其他有趣的方面，像Q＆安培; A等。虽然我掌握的概念很好，但我实际上并没有得到任何的实用知识。任何人都可以建议我良好的网上教程或书籍，自然语言处理？ 感谢 解决方案 您可以阅读Jurafsky和马丁的语音和语言处理（ 2008年版），这是该领域的标准教科书。它的长，并有各种主题的，所以我建议你阅读这
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一个线性问题和非线性问题之间差？点积和核技巧的精华
内核特技映射非线性问题转化为线性问题。 我的问题是： 是1.什么线性和非线性问题的主要区别？这是这两个类问题的差异后面的直觉？而如何核技巧可以帮助使用线性分类的非线性问题？ 2.为什么是积在两种情况下如此重要？ 感谢。 解决方案 很多分类，其中线性支持向量机（SVM）时，只能解决线性可分的问题，即其中属于1类的点可以从属类别2由一个超平面的点来分离。 在许多情况下，这样的问题是不是线
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谁能推荐一个很好的教程条件随机场
我一直在试图找到条件随机场的一个很好的教程，还没有找到一个没有开始发送我的大脑崩溃。我有一个很好的把握HMM的，我得到的歧视性和生成模式之间的区别......但作为然而我一直没能找到一个资源，可以给HMM的和CRF的这对我来说很有意义的一个很好的比较。任何援助将AP preciated。 解决方案 一，我找到了最好的资源，实际上是在克里斯托弗·毕晓普的书的模式识别与机器学习的一个部分（我强烈建
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检测模式在波
我想读一个心电图一个形象和检测主波的每一个在它（P波，QRS波群和T波）。现在我可以读取图像，并得到这样一个向量（4.2; 4.4; 4.9; 4.7; ......）在心电图的价值再presentative，什么是问题的一半。我需要一个算法，可以通过这个载体行走，并检测每本波的开始和结束。 下面是它的图形之一的例子： 会很容易，如果他们总是有相同的大小，但它不喜欢它的工作原理，如果我知道
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波特施特默算法不返回预期的输出？当修改成高清
我使用的是 PorterStemmer Python的端口 波特词干算法（或“波特词干'）是从英文字取出布衣形态和抑扬的结局的过程。它的主要用途是作为一个术语规范化的过程建立的信息检索系统时，通常做的一部分。 有关以下。 您需要做的另一件事是减少每个单词的茎。例如，字唱，唱，唱 都具有相同的干，这是唱。有一个合理的接受的方法来做到这一点，这就是所谓的波特 算法。您可以下载的东西从 h
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mlpy - 动态时间规整主要依靠X？
我想获得由大田下面显示这两个数组之间的距离。 我使用Python mlpy 软件包，提供了 DIST，成本，路径= mlpy.dtw_std（Y1，Y2，dist_only = FALSE） 据我所知，大田确实照顾了“转移”的。此外，如可以从上面所看到的，在 mlpy.dtw_std（）只需要在2 1-D阵列。所以我希望，不管我怎么左/右移我的曲线，在 DIST 返回的功能应该不会改
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算法：所有点之间的最短路径
假如我有10分。我知道每个点之间的距离。 我需要找到最短的路线经过的所有问题。 我已经试过了几个算法（Dijkstra算法，弗洛伊德沃肖尔，...），他们都给予我的起点和终点之间的最短路径，但他们不与它的所有点的路由。 置换做工精细，但他们太资源昂贵。 你能劝什么算法，我寻找到这个问题？或者是有文件的方式与上述算法做到这一点？ 解决方案 看一看旅行商问题。 您可能要考虑一些启发式的解
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寻找一个C ++实现的C4.5算法
我一直在寻找一个C ++实现的 C4.5算法的，但我一直没能找到一个还没有。我发现昆兰的 C4.5版本8 ，但它是用C写的......也有人看到任何打开来源C ++的C4.5算法的实现？ 我在想移植的 J48源$ C $ C （或简单地写周围的C版本的包装），如果我不能找到一个开源C ++实现在那里，但我希望我没有做到这一点！请让我知道如果你遇到一个C ++实现的算法。 更新 我一直在考
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找到一个最佳的学习规则的ANN
你如何找到一个给定的问题，最佳的学习规则，说多类别分类？ 我在考虑使用遗传算法，但我知道有周围的性能问题。我找的，你没有使用教科书学习规则真实世界的例子，你是如何找到那些学习规则。 解决方案 尼斯问题BTW 分类算法，可以使用许多特点进行分类这样的： 这是什么算法强烈preFER（或者是什么类型的数据是最适合这种算法）。 培训费用。 （要花大量的时间进行训练） 在当前是有效的。 （大
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轨迹集群：哪种聚类方法？
作为机器学习一个新手，我有一组轨迹，可能是不同长度的。我想集群他们，因为他们中的一些是其实是相同的路径，然后他们只是 SEEM不同由于噪声。 此外，不可以所有这些都是在相同的长度。因此，也许虽然轨迹A是不一样的轨迹B，但它的的一部分轨迹B.我想为 present这个属性集群后也是如此。 我有的只有一点点知识的K-means聚类和模糊的N-均值聚类。 如何我可以选择它们两者之间？或者我应该采取其
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确定两个班是否线性可分（算法在2D）
有两种类型，我们姑且称之为X和O.一些属于这些级别有s $ P $垫在xy平面元素。下面是一个例子，其中两个类是不是线性可分。它是不可能得出的直线完全分割两个X和该Os上线的每一侧。 如何确定，在一般情况下，这两个类是否线性可分？。我感兴趣的是在没有假设是有关元素或它们的发行数量的算法。的算法的最低的计算复杂度的当然是preferred。 解决方案 如果您发现该凸包都 X 点和 0 点分
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什么是布朗聚类算法的输出是什么意思？
我从 https://github.com/percyliang/brown-cluster 跑棕聚类算法也是一个Python实现 https://github.com/mheilman/tan-clustering 。他们都给予每一个独特的标记另一个整数某种形式的二进制和。例如： 0 6 10追3 110狗2 1110鼠标2 1111猫2 什么是二进制和整数是什么意思？ 从第
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我可以使用任意的度量标准搜索KD树？
我刚刚完成实施 kd树做快速近邻搜索。我感兴趣的是比href="http://en.wikipedia.org/wiki/Euclidean_distance" rel="nofollow">欧氏距离的 我有两个问题： 是否使用 kd树永久地把我绑到的欧氏距离？ 如果是这样，还有什么其他种类的算法，我应该尝试的任意 解决方案 您挂绝对可以推广到其他距离度量维基百科的页面上所描述的最近邻搜索
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