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7 Jun

python简单实现gillespie模拟

由于专业需求,需要做主方程的随机模拟。在网上并没有找到适合的Python实现,遂自己写了一个,分享一下源码。至于gillespie算法本身就不介绍了,有需要的读者自然会懂,没需要的读者不建议去懂。

源码

其实基本的gillespie模拟算法很简单,也很好实现,下面就是一个参考例子:

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31 May

基于最小熵原理的NLP库:nlp zero

陆陆续续写了几篇最小熵原理的博客,致力于无监督做NLP的一些基础工作。为了方便大家实验,把文章中涉及到的一些算法封装为一个库,供有需要的读者测试使用。

由于面向的是无监督NLP场景,而且基本都是NLP任务的基础工作,因此命名为nlp zero。

地址

Github: https://github.com/bojone/nlp-zero
Pypi: https://pypi.org/project/nlp-zero/

可以直接通过

pip install nlp-zero==0.1.6

进行安装。整个库纯Python实现,没有第三方调用,支持Python2.x和3.x。

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30 May

在前一文《最小熵原理(二):“当机立断”之词库构建》中,我们以最小熵原理为出发点进行了一系列的数学推导,最终得到$(2.15)$和$(2.17)$式,它告诉我们两个互信息比较大的元素我们应该将它们合并起来,这有利于降低“学习难度”。于是利用这一原理,我们通过邻字互信息来实现了词库的无监督生成。

由字到词、由词到词组,考察的是相邻的元素能不能合并成一个好“套路”。可是套路为什么非得要相邻的呢?当然不一定相邻,我们学习语言的时候,不仅仅会学习到词语、词组,还要学习到“固定搭配”,也就是说词语怎么运用才是合理的,这是语法的体现,是本文所要探究的,希望最终能达到一定的无监督句法分析的效果。

由于这次我们考虑的是跨邻词的语言关联,因此我给它起个名字为“飞象过河”,正是

“套路宝典”第二式——“飞象过河”

语言结构

对于大多数人来说,并不会真正知道什么是语法,他们脑海里就只有一些“固定搭配”、“定式”,或者更正式一点可以叫“模版”。大多数情况下,我们是根据模版来说出合理的话来。而不同的人的说话模版可能有所不同,这就是个人的说话风格,甚至是“口头禅”。

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21 May

厨房,菜市场,其实都是武林

蒜蓉蒸虾-准备-20180520

蒜蓉蒸虾-准备-20180520

蒜蓉蒸虾-出锅-20180520

蒜蓉蒸虾-出锅-20180520

我喜欢吃东西,不过我一般是怀着欣赏的眼光来吃,并不是特别吃货的那种。我更喜欢的是做吃的,喜欢食物“从菜市场到出炉”的华丽变身的那种过程,我认为这是生活必备的一部分。

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18 May

简明条件随机场CRF介绍(附带纯Keras实现)

笔者去年曾写过博文《果壳中的条件随机场(CRF In A Nutshell)》,以一种比较粗糙的方式介绍了一下条件随机场(CRF)模型。然而那篇文章显然有很多不足的地方,比如介绍不够清晰,也不够完整,还没有实现,在这里我们重提这个模型,将相关内容补充完成。

本文是对CRF基本原理的一个简明的介绍。当然,“简明”是相对而言中,要想真的弄清楚CRF,免不了要提及一些公式,如果只关心调用的读者,可以直接移到文末。

图示

按照之前的思路,我们依旧来对比一下普通的逐帧softmax和CRF的异同。

逐帧softmax

CRF主要用于序列标注问题,可以简单理解为是给序列中的每一帧都进行分类,既然是分类,很自然想到将这个序列用CNN或者RNN进行编码后,接一个全连接层用softmax激活,如下图所示

逐帧softmax并没有直接考虑输出的上下文关联

逐帧softmax并没有直接考虑输出的上下文关联

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11 May

【致敬】费曼诞辰100年

费曼 - 图片来自于百度百科

费曼 - 图片来自于百度百科

2018年5月11日,是费曼诞辰100周年。

首先看到这个信息,是昨晚凌晨在“京师物理”公众号上的《纪念费曼|费曼的十大贡献》一文。我本身也算是个费曼迷,不过我对这些生日生肖信息完全记不住,我比较深刻的是费曼的故事,包括科学的和生活的。

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分类:物理化学    标签:费曼 阅读全文 1 评论
10 May

用Numpy实现高效的Apriori算法

关联规则的经典例子:啤酒与尿布

关联规则的经典例子:啤酒与尿布

三年前笔者曾写了《用Pandas实现高效的Apriori算法》,里边给出了Apriori算法的Python实现,并得到了一些读者的认可。然而,笔者当时的Python还学得并不好,所以现在看来那个实现并不优雅(但速度还过得去),而且还不支持变长的输入数据。而之前承诺过会重写这个算法,把上述问题解决掉,而现在总算完成了~

关于Apriori算法就不重复介绍了,直接放出代码:

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2 May

基于Conv1D的光谱分类模型(一维序列分类)

前段时间天池出了个天文数据挖掘竞赛——LAMOST光谱分类(将对应的光谱识别为4类中的一类),虽然没有奖金,但还是觉得挺有意思,所以就报名参加了。做了一段时间,成绩自我感觉还可以,然而最后我却忘记了(或者说根本就没留意到)初赛最后两天还有一步是提交新的测试集结果,然后就没有然后了,留下了一个未竟的模型,可谓“出师未捷身先死”,还是被自己弄死的~

天文数据挖掘大赛——天体光谱智能分类

天文数据挖掘大赛——天体光谱智能分类

后来跟其他参赛选手讨论了一下,发现其实我的这个模型还是不错的。当时我记得初赛第一名的成绩是0.83+,而我当时的成绩是0.82+,排名大概是第4、5左右,而且据说很多分数在0.8+的队伍都已经使用了融合模型,而我这0.82+的成绩仅仅是单模型的结果~在平时的群聊中发现也有不少朋友在做一维序列分类模型,而光谱分类本质上也就是一个一维的序列分类,所以分享一下模型,估计对相关朋友会有一定的参考价值。

模型

事实上也不是什么特别的模型,就是普通的一维卷积加残差,对于熟悉图像处理的朋友,这实在是再普通不过的结构了。

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