拉格朗日对偶性
在有约束的最优化问题中，我们可以利用拉格朗日乘子将有约束的最优化问题转化为无约束的最优化问题，之后找到无约束的最优化问题的对偶问题，通过解对偶问题而得到原始问题的解。
Python NLTK学习10（评估分块器）
如何评估我们创建的分块器呢？NLTK中提供了一个分块语料库conll2000。
使用NaiveBayes进行股票涨跌预测
股票涨跌预测可以说是一个二分类问题，根据前几天股票数据，预测明天股票涨跌，我们使用贝叶斯分类器来试试。
Python NLTK学习9（评估分类器的方法）
评价分类器可以使用准确度，精确度，召回率和F-度量值，今天我们来看看它们之间的异同。
Python NLTK学习8（正则表达式分块器）
在自然语言处理中，进行实体识别前一般要先进行名词短语分块。今天我们来看看NLTK中的正则表达式分快器。