标签在数据分析中起到很重要的作用，给用户打标签，给商品打标签，给新闻打标签，好的标签可以为我们后期分析数据时提供很大的便利。有时我们需要计算两个对象之间标签的相似度。目前学习的算法是levenshtein distance 编辑距离算法。 实例： 标签1：中国|杭州|商业 标签2：商业|经济|金融 ...
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2020-02-17 23:53:16
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在做自然语言处理的过程中，现在智能对话比较火，例如智能客服，智能家电，智能音箱等，我们需要获取用户说话的意图，方便做出正确的回答，这里面就涉及到句子相似度计算的问题，那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。 句子相似度常用的几种方法： 1、编辑距离 2、杰卡德系数计算 3 ...
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2020-02-15 11:38:38
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题目 给定两个单词?word1 和?word2，计算出将?word1?转换成?word2 所使用的最少操作数?。 你可以对一个单词进行如下三种操作： 插入一个字符 删除一个字符 替换一个字符 示例?1: 输入: word1 = "horse", word2 = "ros" 输出: 3 解释: hor ...
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2020-02-06 00:59:14
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声明：该讲解来自计蒜客，仅供个人学习使用 - ...
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2020-01-17 00:01:26
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算法期末备考-第5练 【主要内容】 动态规划 背包类型的dp：01背包 线性dp：最长公共子序列，编辑距离 经典例题： 独立任务最优调度，最大子段和 01背包 【题目链接】 https://www.acwing.com/problem/content/2/ 【题目描述】 有 N 件物品和一个容量是 ...
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2020-01-01 18:33:31
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题目: 给定两个单词 word1 和 word2，计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 。你可以对一个单词进行如下三种操作： 插入一个字符,删除一个字符,替换一个字符 来源: https://leetcode-cn.com/problems/edit-distance/ 法一 ...
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2020-01-01 17:15:26
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动态规划算法与分治法类似，其基本思想是将总问题分解成若干个子问题，先求解子问题，再结合这些子问题的解得到原问题的解。与分治法不同的是，动态规划求解的问题经分解得到的子问题往往不是相互独立的。 基本思想： 将总问题分解成多个子问题（子问题也可以继续分解，直到无法分解），计算子问题，用一个表保存已解决的 ...
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2019-12-15 18:24:59
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本文梳理对LeetCode上有关字符串习题的知识点，并给出对应的刷题建议。本文建议刷题的总数为32题。具体知识点如下图： 1.回文问题 题号：5. 最长回文子串，难度中等 题号：214. 最短回文串，难度困难 题号：564. 寻找最近的回文数，难度困难 2.子串问题（类似子集） 题号：76. 最小覆 ...
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2019-12-15 16:26:17
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莱文氏距离i指向a字符串中的字符j指向b字符串中的字符s[][]存储第a中第i个字符和b中第j个字符相比较后，最小的莱文氏距离值状态的转移对应2种，其中字符不相等时有3种情况1.a[i]==b[j] ，那么 i++ j++ ，距离值保持上一状态的2.a[i]!=b[j] ，需要增加距离值,那么需要考 ...
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2019-12-11 09:19:42
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这是个很经典的动态规划题目(可惜我每次都只明白原理，却不知道怎么写). 主要概念：https://www.jianshu.com/p/46ff18e8d636 题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/edit-distance/ 1 class Solution ...
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2019-11-22 12:17:03
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