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文本上的算法v2.0 路彦雄 (@yanxionglu) yanxionglu@ 目录 第一章、你必须知道的一些基本知识1 1.1 概率论1 1.2 信息论3 1.3 贝叶斯法则6 第二章、我们生活在一个寻求最优的世界里 10 2.1 最优化问题 10 2.2 最大似然估计/最大后验估计 14 2.3 梯度下降法 16 第三章、让机器可以像人一样学习 21 3.1 何为机器学习(Machine Learning) 21 3.2 逻辑回归(Logistic Regression) 26 3.3 最大熵模型(Maximum Entropy Model)/条件随机场(CRF) .. 30 3.4 主题模型(Topic Model) 37 3.5 深度学习(Deep Learning) 46 3.6 其他：kNN ，k-means ，决策树，SVM 53 第四章、如何计算的更快 58 4.1 为什么要分布式系统 58 4.2 Hadoop 60 第五章、你要知道的一些术语 65 5.1 tf/df/idf 65 5.2 PageRank 66 5.3 相似度计算 68 第六章、有哪些信誉好的足球投注网站引擎是什么玩意 73 6.1 有哪些信誉好的足球投注网站引擎原理 74 6.2 有哪些信誉好的足球投注网站引擎架构 77 6.3 有哪些信誉好的足球投注网站引擎核心模块 78 6.4 有哪些信誉好的足球投注网站广告 91 序：《文本上的算法》主要分两大部分：第一部分是理论篇，主要介绍 机器学习的基础和一些具体算法；第二部分应用篇，主要是一些 NLP 的 应用，比如：有哪些信誉好的足球投注网站引擎原理是什么？它为什么要建索引？有什么理论基 础吗？之所以抽时间整理出这个文档，是由于以下方面的考虑：1、这些 都是我个人曾经学习时的笔记和理解，有手写的，有电子版的，零零散 散，所以想整理成一个稍微正式一点的文档，方便查阅；2、这些知识在 平常的工作中都会经常用到，整理成这个较正式文档也可以当作读者的 一种参考。3、除了必不可少的公式外，尽量以更口语化的方式表达出来， 抛弃掉繁琐的证明，提取出算法的核心。由于本人水平有限，难免会有 一些错误，希望大家不吝指出。 理论篇 第一章、你必须知道的一些基本知识 要想明白机器学习，一些概率论和信息论的基本知识一定要知道，本 章就简单的回顾下这些知识（本章可跳过阅读）。本文如不特殊声明， 无下标的变量（例如x ）均为向量，有下标的（例如x ）均为标量。 i 1.1 概率论 概率就是描述一个事件发生的可能性。我们生活中绝大多数事件 都是不确定的，每一件事情的发生都有一定的概率 （确定的事件就是 100%的概率），天气预报说明天有雨，那么它也只是说明天下雨的概 1 率很大。再比如：掷骰子，我把一个骰子掷出去，问某一个面朝上的 概率是多少？在骰子没有做任何手脚的情况下，直觉告诉你任何一个 面朝上的概率都是1/6，如果你只掷几次很难得出这个结论，但是如果 你掷上 1 万次或更多，那么必然可以得出任何一个面朝上的概率都是 1/6 的结论，这就是大数定理：当试验次数 （样本）足够多的时候，事 件出现的频率无限接近于该事件真实发生的概率。 假如我们用概率函数p(x)来表示随机变量x ∈ X 的概率，那么就要 满足如下两个特性： 0 ≤ p(x) ≤ 1 ( ) ∑ p x = 1 x∈X 联合概率p(x, y)表示两个事件共同发生的概率。假如这两个事件相