BLEU算法的Python代码实现。-ITADN社区

Python中BLEU算法的实现

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本文介绍了如何在Python编程环境中实现BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）算法，该算法常用于评估机器翻译的质量。通过具体代码示例和理论解释相结合的方式，帮助读者深入理解BLEU评分机制及其应用。利用Python的collections包从底层实现了机器翻译和问答系统中常见的BLEU算法。

Python实现计算BLEU值代码.zip

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本资源提供了一个用Python编写的脚本，用于计算机器翻译评估中的BLEU分数。其中包括必要的函数和示例数据，便于理解和实践使用。机器翻译评估标准中的BLEU测度指标的实现方法使用Python语言编写。

Python源代码实现的SOM算法

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本段介绍基于Python语言实现的一种自组织映射(SOM)算法，通过简洁高效的源码展示SOM在网络聚类、数据可视化等方面的应用。使用SOM算法进行聚类分析的Python代码实现及结果图表展示。

Python代码实现的去雨算法

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本项目介绍了一种基于Python编程语言实现的高效去除图像中雨水痕迹的算法。通过创新的技术手段优化图像质量，适用于多种场景下的图像处理需求。这段文字介绍了一段用Python编写的代码，该代码主要用于去除雨点，并且效果非常好。

Python中NSGAII算法的实现代码

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本段代码实现了基于Python的多目标优化算法NSGA-II。通过遗传算法原理解决复杂问题中的 Pareto 前沿寻找，适用于各种工程和科学计算场景。使用Python语言并借鉴Matlab的编程结构实现了基于非支配排序的多目标遗传算法（NSGAII），代码包含丰富的注释，易于理解，并主要采用了“创建函数-调用函数”的模式。首先根据收集的数据绘制了问题理论上的帕累托前沿图，然后初始化了一组方案点。通过应用NSGAII对这些方案点进行决策变量的优化处理后，最终使这组方案点接近或落在理论非劣前沿附近。程序在解决两个目标的问题时表现良好，在进化到第20代时就能较为理想地逼近最优解。

k-means算法的Python实现代码

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本段代码展示了如何使用Python编程语言实现经典的K-Means聚类算法。通过简单的步骤和清晰的注释帮助读者理解其工作原理，并提供了数据集上的实际应用示例。使用Python实现K-means算法，并将结果保存下来的同时以图形方式展示。完成在Python 2.7.12、numpy、scipy以及matplotlib环境下的基本配置工作。

Python代码实现的鸽群算法

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本项目采用Python语言实现了模拟自然界中鸽子群体行为的优化算法——鸽群算法，应用于解决复杂的优化问题。 2014年段海滨教授通过归纳总结提出了鸽群算法（Pigeon-Inspired Optimization, PIO）。PIO是模拟鸽子归巢行为而设计的群智能优化算法，具有原理简明、需要调整参数少且易于实现的特点。与其他算法相比，PIO在计算复杂度和鲁棒性方面表现出明显优势。

Python中AdaBoost算法的代码实现

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本文将详细介绍如何在Python环境中使用机器学习库scikit-learn来实现AdaBoost分类算法，并结合实例进行代码演示。代码实现了一个 Adaboost 类，用于训练和预测分类任务中的数据。有关该代码的详细解释可以在相关博客文章中找到。

Python中GBDT算法的实现代码

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这段文档提供了详细的Python代码示例，用于实现和应用GBDT（梯度提升决策树）算法，适合希望在项目中使用该技术的数据科学家或机器学习爱好者。用Python编写了一个GBDT类来训练和预测数据，并提供了运行示例。相关代码的解释与说明可以在博客文章中找到。

Python代码实现KCF算法.rar

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该资源包含使用Python语言编写的KCF（Kernelized Correlation Filters）算法实现。适用于目标跟踪领域研究与学习者参考和实践。 kcf用Python代码复现.rar

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BLEU算法的Python代码实现。

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