分群(clutering) & NLP 自然語言處理

 

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分群(clutering)

 

 input 資料

inputs = [[-14,-5],[13,13],[20,23],[-19,-11],[-9,-16],[21,27],[-49,15],[26,13],[-46,5],[-34,-1],[11,15],[-49,0],[-22,-16],[19,28],[-12,-8],[-13,-19],[-41,8],[-11,-6],[-25,-9],[-18,-3]]

 

以…為中心點分群

 以…為中心點分群

 

 

分群誤差

# 跑分群,從1群到20群,看他的差異值

 

 

分群差異圖

 

 

print “—圖片顏色分群—“

 

原始圖檔

 

 

5色分群

 

 

3色分群

 

 

NLP

自然語言處理

 

 

 

NLP 組成文章

 

EX: We have a dog. We get a cat.

可分解成

We > have

We > get

Have > a

Get > a

A > dog

A > cat

 

因此可組成

We get a dog.

這樣的句子組成

由前後文找出單字後面的字是什麼

再依據後面的單字組成句子

 

 

 

用文章前面兩個字與後面一個字去組成文章

 

 

 

加上像是名詞、動詞、形容詞,根據詞性再去組成句子

 

 

 文法規則

grammar = {

“_S” : [“_NP _VP”],

“_NP” : [“_N”,

“_A _NP _P _A _N”],

“_VP” : [“_V”,

“_V _NP”],

“_N” : [“data science”, “Python”, “regression”],

“_A” : [“big”, “linear”, “logistic”],

“_P” : [“about”, “near”],

“_V” : [“learns”, “trains”, “tests”, “is”]

}

 

 

 

 

備註:2017/06/01 計算方法分析與設計 課堂筆記

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