原文：机器学习算法实现解析——word2vec源代码解析
在阅读本文之前，建议首先阅读 简单易学的机器学习算法 word vec的算法原理 眼下还没公布 。掌握例如以下的几个概念： 什么是统计语言模型 神经概率语言模型的网络结构 CBOW模型和Skip gram模型的网络结构 Hierarchical Softmax和Negative Sampling的训练方法 Hierarchical Softmax与Huffman树的关系 有了如上的一些概念，接下 ...
2017-08-16 15:03 0 3344 推荐指数：
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分词结果： 分词结果部分数据： 模型： 结果： 分析： 预测结果与训练集数据紧密相关，Word2Vec会根据训练集中各词之间的紧密程度设置不同的相识度，因此，要想获得较好的预测结果，需要有合适的训练集！ ...
一 前言 二 鸣谢 感谢如下文章/论文的详细描述，它们亦是本文的主要测试依据，尤其需要感谢最后四篇博文的精彩解说。 Word2Vec Introduction - Google - [推荐] Gensim - Word2Vec - Github Gensim ...
Reference：http://blog.csdn.net/itplus/article/details/37969519 （Word2Vec解析（部分有错）） 源码：http://pan.baidu.com/s/1o6KddOI Word2Vec中的Coding技巧 1.1 ...
一.简介 Word2Vec是一个Estimator表示文档的单词序列并用于训练一个 Word2VecModel。该模型将每个单词映射到唯一的固定大小的向量。使用Word2VecModel 文档中所有单词的平均值将转换为向量；然后，可以将此向量用作预测，文档相似度计算等功能。 二.例子 在下面 ...
简单demo的代码路径在tensorflow\tensorflow\g3doc\tutorials\word2vec\word2vec_basic.py Sikp gram方式的model思路 http://tensorflow.org/tutorials/word2vec/index.md ...
优化算法 先导知识：泰勒公式 \[f(x)=\sum_{n=0}^{\infty}\frac{f^{(n)}(x_0)}{n!}(x-x_0)^n \] 一阶泰勒展开： \[f(x)\approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0) \] 二阶泰勒展开 ...
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