布隆过滤器

布隆过滤器

布隆过滤器(Bloom Filter)是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多,缺点是有一定的误识别率和删除困难。 如果想要判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将所有元素保存起来,然后通过比较确定。链表,树等等数据结构都是这种思路. 但是随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大,检索速度也越来越慢(O(n),O(logn))。不过世界上还有一种叫作散列表(又叫哈希表,Hash table)的数据结构。它可以通过一个Hash函数将一个元素映射成一个位阵列(Bit array)中的一个点。这样一来,我

类图

类图

类图(Class diagram)由许多(静态)说明性的模型元素(例如类、包和它们之间的关系,这些元素和它们的内容互相连接)组成。类图可以组织在(并且属于)包中,仅显示特定包中的相关内容。 类图(Class diagram)是最常用的UML图,显示出类、接口以及它们之间的静态结构和关系;它用于描述系统的结构化设计。 类图(Class diagram)最基本的元素是类或者接口。 类 接口 协作 关系 同其他的图一样,类图也可以包含注解和限制。 类图中也可以包含包和子系统,这两者用来将元素的分组。有时候你也可以将类的实例放到类图中。 注:组件图和分布图和类图类似,虽然他们不包含类而是分别包含组件和节点。 为系统词汇建模型 为系统的词汇建模实际上是从词汇

医疗行业调查

医疗行业调查

医渡云: https://www.yiducloud.com.cn/ 医渡云基于自主研发的“医学数据智能平台”,对大规模多源异构医疗数据进行集合和融合,形成患者全生命周期医学数据,可追溯,可监管,并通过数据的深度处理和分析,建立真实世界疾病领域模型,助力医学研究、医疗管理、政府公共决策、创新新药开发、帮助患者实现智能化疾病管理,引领大健康及人工智能产业创新,实现数据智能绿色医疗的新生态。 卓健科技: http://www.zhuojianchina.com/ 杭州卓健信息科技有限公司(卓健科技)顺应医改大方向,抓住医疗核心诊治业务,自内而外为大中型医院及医疗机构提供互联网化解决方案,打造智慧医院生态闭环。卓健科技拥有分级诊疗、互联网医院、移动远程、掌上

决策树

决策树

决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。 决策树方法最早产生于上世纪60年代,到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法,此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进,对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进,既适合于分类问题,又适合于回归问题。 决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则.如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容。决策树构造可以分两步进

词向量

词向量

词向量(Word embedding),又叫Word嵌入式自然语言处理(NLP)中的一组语言建模和特征学习技术的统称,其中来自词汇表的单词或短语被映射到实数的向量。 从概念上讲,它涉及从每个单词一维的空间到具有更低维度的连续向量空间的数学嵌入。 生成这种映射的方法包括神经网络,单词共生矩阵的降维,概率模型,可解释的知识库方法,和术语的显式表示 单词出现的背景。 当用作底层输入表示时,单词和短语嵌入已经被证明可以提高NLP任务的性能,例如语法分析和情感分析。 思想向量是单词嵌入到整个句子甚至文档的扩展。一些研究人员希望这些可以提高机器翻译的质量。 为什么需要词向量? 众所周知,不管是机器学习还是深度学习本质上都是对数字的数

百度自然语言处理接口

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词法分析 分词、词性标注、专名识别 依存句法分析 自动分析文本中的依存句法结构信息 词向量表示 查询词汇的词向量,实现文本的可计算 DNN语言模型 判断一句话是否符合语言表达习惯 词义相似度 计算两个给定词语的语义相似度 短文本相似度 判断两个文本的语义相似度 中文分词 切分出连续文本中的基本词汇序列(已合并到词法分析接口) 词性标注 为自然语言文本中的每个词汇赋予词性(已合并到词法分析接口)