1 def naive_matching(t , p): 2 m, n = len(p) , len(t) 3 i , j = 0, 0 4 while i < m and j < n: # i==m means a matching 5 i f p[ i ] == t [ j ] : # ok! consider next char in p 6 i , j = i + 1, j + 1 7 else : # no! consider next position in t 8 i , j = 0, j − i + 1 9 i f i == m: # find a matching, return its index 10 return j − i 11 return −1 # no matching, return special value 12 13 mainString = ”ABAAABCDBBABCDDEBCABC” 14 pattern = ”ABC” 15 position = naive_matching(mainString, pattern) 16 print(”Pattern␣found␣in␣position␣” , position) 解释每一行代码

1. 定义一个函数 naive_matching，接收两个参数 t 和 p，表示在字符串 t 中查找子串 p。
2. 获取子串 p 和字符串 t 的长度，分别赋值给变量 m 和 n。
3. 初始化两个指针 i 和 j，分别指向子串 p 和字符串 t 的起始位置。
4. 进入循环，如果 i 等于 m，说明已经找到了匹配，退出循环。
5. 如果当前位置的字符相同，说明匹配成功，将两个指针都向后移动一位。
6. 如果当前位置的字符不同，说明匹配失败，重置指针 i，并将指针 j 向后移动 i+1 位。
7. 如果循环结束后还没有找到匹配，返回特殊值 -1。
8. 在主程序中定义一个字符串 mainString 和一个模式串 pattern，调用函数 naive_matching 查找 pattern 在 mainString 中的位置。
9. 如果找到匹配，输出匹配的位置；否则输出未找到匹配的特殊值 -1。

相关问题

解释svm_loss_naive中的dW[:,j]+=X[i]

在svm_loss_naive函数中，dW[:,j] += X[i] 是用来计算损失函数对权重矩阵 W 中第 j 列的梯度。具体来说，这个操作是将训练样本 X[i] 加到权重矩阵 W 的第 j 列上。

在支持向量机的损失函数中，我们希望正确类别的得分（即正确类别对应的列）比其他类别的得分高出一个预定的间隔（通常为 1）。如果这个间隔没有被满足，就会被认为是分类错误。

在计算损失函数时，对于每个训练样本 X[i]，我们需要计算出每个类别的得分，并找到正确类别的得分。然后，我们可以计算出分类错误的总数，并进一步计算出损失函数。为了计算梯度，我们需要对每个错误分类的样本进行求导。

这里的 dW 是一个和 W 有相同维度的矩阵，用于保存权重矩阵 W 的梯度。dW[:,j] 表示 W 中第 j 列的梯度。通过将训练样本 X[i] 加到 dW[:,j] 上，我们可以更新 W 的第 j 列的梯度，以便在后续的梯度下降步骤中更新权重矩阵。

总而言之，dW[:,j] += X[i] 的作用是将训练样本 X[i] 加到权重矩阵 W 的第 j 列上，以便计算并更新梯度，进而优化权重矩阵。

详细分析代码“from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score #from sklearn.model_selection import train_test_split x,y=zip(*sentences) from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vec = CountVectorizer( analyzer='word', # tokenise by character ngrams ngram_range=(1,4), # use ngrams of size 1 and 2 max_features=20000, # keep the most common 1000 ngrams ) vec.fit(x) def stratifiedkfold_cv(x,y,clf_class,shuffle=True,n_folds=5,**kwargs): stratifiedk_fold = StratifiedKFold(y, n_folds=n_folds, shuffle=shuffle) y_pred = y[:] for train_index, test_index in stratifiedk_fold: X_train, X_test = x[train_index], x[test_index] y_train = y[train_index] clf = clf_class(**kwargs) clf.fit(X_train,y_train) y_pred[test_index] = clf.predict(X_test) return y_pred NB = MultinomialNB print(precision_score(y ,stratifiedkfold_cv(vec.transform(x) ,np.array(y),NB) , average='macro'))”并添加注释，每段代码的作用，参数代表什么

# 导入StratifiedKFold交叉验证、MultinomialNB朴素贝叶斯分类器和评估指标accuracy_score、precision_score
from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score 

# 从sentences中分离出x和y
x, y = zip(*sentences) 

# 导入CountVectorizer词袋模型，并对x进行处理
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer  
vec = CountVectorizer(     
    analyzer='word', # 按照单词进行分割
    ngram_range=(1,4), # 使用1~4个单词的组合方式
    max_features=20000, # 保留最常见的20000个单词组合
) 
vec.fit(x) 

# 对数据进行StratifiedKFold交叉验证
def stratifiedkfold_cv(x,y,clf_class,shuffle=True,n_folds=5,**kwargs):
    stratifiedk_fold = StratifiedKFold(y, n_folds=n_folds, shuffle=shuffle) # 将数据划分为5折，每一折中正负样本比例都相同
    y_pred = y[:] # 复制y
    for train_index, test_index in stratifiedk_fold: # 循环5次，每一次使用其中4折作为训练数据，1折作为测试数据
        X_train, X_test = x[train_index], x[test_index] 
        y_train = y[train_index] 
        clf = clf_class(**kwargs) # 使用朴素贝叶斯分类器
        clf.fit(X_train,y_train) # 训练模型
        y_pred[test_index] = clf.predict(X_test) # 预测测试数据
    return y_pred 

NB = MultinomialNB # 定义朴素贝叶斯分类器
print(precision_score(y, # 计算精确率
                      stratifiedkfold_cv(vec.transform(x), # 对数据进行词袋模型转换
                                         np.array(y), # 将y转换为数组形式
                                         NB), # 使用朴素贝叶斯分类器进行分类
                      average='macro')) # 按照宏平均计算

参数说明：
- x: 输入的文本数据，类型为tuple或list
- y: 对应的标签，类型为tuple或list
- analyzer: 按照什么方式进行分割，默认为'word'，即按照单词进行分割
- ngram_range: 使用几个单词的组合，默认为(1,1)，即只使用单个单词
- max_features: 保留最常见的单词组合数量，默认为None，即保留所有单词组合
- shuffle: 是否对数据进行随机排序，默认为True
- n_folds: 将数据划分为几折，默认为5
- clf_class: 指定分类器的类别，默认为MultinomialNB
- kwargs: 指定分类器的其他参数

此段代码的作用是：对文本数据进行朴素贝叶斯分类器的精确率评估，并使用StratifiedKFold交叉验证对数据进行划分，保证每一折中正负样本的比例相同。首先将文本数据进行词袋模型转换，然后使用stratifiedkfold_cv函数对数据进行交叉验证和分类，最后计算并输出精确率值。