介词

一、前言 主讲词汇以及词汇的使用。 词汇方法以3000单词打底。外加500专用词汇。分词频进行排列，以及词以类记进行归纳。归纳方面有介词、数字、颜色、外表、服装、食物、建筑与社会关系、艺术与体育、娱乐。 词汇来源墨墨背单词。高频词汇3000个、热词800个；考研高频词汇来源网络。 词汇使用方面首先讲4个高频动词和10个介词。然后分口语和书面语归纳常用句式。 二、词汇使用 4个高频动词：be动词表状态、have表拥有、get表获得、give表给予。 10个介词：in表上、on表上、at表在、of表的、with表带、from表来自、by表通过 For表为了 口语常用句式： 1I want to go to school. 2I want my son to go to school. 3Mr. Wang is very friendly to us. 4What’s the matter with your watch ？ 5Let him enter the room. 6Why don’t you play football with us ？ 三、词以类记 1动词：be动词、have、get、give、do、help、call、find、go、hold、join、keep、know、like、live、look、make、pay、run、see、set、show、speak

说明一下：下面这篇文章是我看过之后感觉非常好的一篇文章，不仅解释了CRF，还对CRF与逻辑回归和HMM的比较也做了一番说明，真的是相对精彩。我转载的文章是经过两次转载了，第一次转载的出处已经不存在了，我担心这篇文章消失了，所以就在这里再次转载了。 理解条件随机场最好的办法就是用一个现实的例子来说明它。但是目前中文的条件随机场文章鲜有这样干的，可能写文章的人都是大牛，不屑于举例子吧。于是乎，我翻译了这篇文章。希望对其他伙伴有所帮助。 原文在这里[http://blog.echen.me/2012/01/03/introduction-to-conditional-random-fields/] 想直接看英文的朋友可以直接点进去了。我在翻译时并没有拘泥于原文，许多地方都加入了自己的理解，用学术点的话说就是意译。（画外音：装什么装，快点开始吧。）好的，下面开始翻译！ 假设你有许多小明同学一天内不同时段的照片，从小明提裤子起床到脱裤子睡觉各个时间段都有（小明是照片控！）。现在的任务是对这些照片进行分类。比如有的照片是吃饭，那就给它打上吃饭的标签；有的照片是跑步时拍的，那就打上跑步的标签；有的照片是开会时拍的，那就打上开会的标签。问题来了，你准备怎么干？ 一个简单直观的办法就是，不管这些照片之间的时间顺序，想办法训练出一个多元分类器。就是用一些打好标签的照片作为训练数据，训练出一个模型

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