[Topic Model]主题模型之概率潜在语义分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis) 感觉LDA在实践中的优势其实不大,学好pLSA才是重点 阅读笔记 PLSI 2008年的时候,pLSA已经被新兴的LDA掩盖了. LDA是pLSA的generalization:LDA的hyperparameter设为特定值的时候,就specialize成pLSA了. 从工程应用价值的角度看,这个数学方法的generalization,允许我们用一个训练好的模型解…

[Topic Model]主题模型之概率潜在语义分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis) 感觉LDA在实践中的优势其实不大,学好pLSA才是重点 阅读笔记 PLSI 2008年的时候,pLSA已经被新兴的LDA掩盖了. LDA是pLSA的generalization:LDA的hyperparameter设为特定值的时候,就specialize成pLSA了. 从工程应用价值的角度看,这个数学方法的generalization,允许我们用一个训练好的模型解…

重要的是通过实践更深入地了解贝叶斯思想,先浅浅地了解下LDA. 相关数学知识 LDA-math-MCMC 和 Gibbs Sampling LDA-math - 认识 Beta/Dirichlet 分布 LDA-math - 神奇的 Gamma 函数 LDA学习心得(一)——Gamma函数与Beta/Dirichlet分布 LDA学习心得(二)——文本建模 非常好!https://arxiv.org/pdf/1908.03142.pdf[LDA精讲] From: http://blog.csdn…

基于术语关系的贝叶斯网络信息检索模型扩展研究 LSI 阅读笔记 背景知识 提出一种改进的共现频率法,利用该方法挖掘了索引术语之间的相关关系,将这种相关关系引入信念网络模型,提出了一个具有两层术语节点的扩展信念网络模型,利用实验验证了模型的性能. 将查询术语同义词作为查询证据引入信念网络模型,提出了组合同义词证据的信念网络检索模型,实验验证了模型性能. 利用同义词方法挖掘了简单贝叶斯网络检索模型(SBN 模型)中术语之间的关系,提出了利用这种关系所产生的扩展 SBN 模型,并验证了模型的性能. 利…

重要的是通过实践更深入地了解贝叶斯思想,先浅浅地了解下LDA. From: http://blog.csdn.net/huagong_adu/article/details/7937616/ 传统方法的缺陷: 传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少,如TF-IDF等,这种方法没有考虑到文字背后的语义关联,可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有,但两个文档是相似的. 在主题模型中,主题表示一个概念.一个方面,表现为一系列相关的单词,是这些单词的条件概率.形象来说,主题…

基于术语关系的贝叶斯网络信息检索模型扩展研究 LSI 阅读笔记 背景知识 提出一种改进的共现频率法,利用该方法挖掘了索引术语之间的相关关系,将这种相关关系引入信念网络模型,提出了一个具有两层术语节点的扩展信念网络模型,利用实验验证了模型的性能. 将查询术语同义词作为查询证据引入信念网络模型,提出了组合同义词证据的信念网络检索模型,实验验证了模型性能. 利用同义词方法挖掘了简单贝叶斯网络检索模型(SBN 模型)中术语之间的关系,提出了利用这种关系所产生的扩展 SBN 模型,并验证了模型的性能. 利…

数学似宇宙,韭菜只关心其中实用的部分. scikit-learn (sklearn) 官方文档中文版 scikit-learn Machine Learning in Python 一个新颖的online图书资源集,非常棒. 机器学习原理 Bayesian Machine Learning 9. [Bayesian] “我是bayesian我怕谁”系列 - Gaussian Process[ignore] 随机过程 [Scikit-learn] 1.1 Generalized Linear Mo…

王益,分布式机器学习的践行者,他的足迹值得后来者学习. 膜拜策略: LinkedIn高级分析师王益:大数据时代的理想主义和现实主义(图灵访谈)[心路历程] 分布式机器学习的故事-王益[历史由来] 分布式机器学习系列讲座(王益)[油管视频] 腾讯孔雀系统 一.基本状况 2014年业内现状 并且很多研究员也并不擅长设计适合于自己研发的算法的并行计算架构 业内实际问题 同时也和腾讯的同事们一起为国际数据挖掘大赛出题,比如KDD Cup 2012和ICME Grand Challenge 2014. 业…

Relevant Readable Links Name Interesting topic Comment Edwin Chen 非参贝叶斯   徐亦达老板 Dirichlet Process 学习目标:Dirichlet Process, HDP, HDP-HMM, IBP, CRM Alex Kendall Geometry and Uncertainty in Deep Learning for Computer Vision 语义分割 colah's blog Feature Visu…

先明确一些潜规则: 机器学习是个collection or set of models,一切实践性强的模型都会被归纳到这个领域,没有严格的定义,’有用‘可能就是唯一的共性. 机器学习大概分为三个领域: 一般的机器学习模型:没有掺杂太多统计概念,例如决策树,KNN聚类,感知机等. 统计机器学习模型:依赖统计理论,主要是贝叶斯统计,例如SVM,naive bayesian,贝叶斯线性回归,高斯过程等. 神经网络模型:可以简单的理解为感知机的扩展,因为扩展的太猛,单独成立门派咯. 如此定义,有助于菜鸡…

先明确一些潜规则: 机器学习是个collection or set of models,一切实践性强的模型都会被归纳到这个领域,没有严格的定义,’有用‘可能就是唯一的共性. 机器学习大概分为三个领域: 一般的机器学习模型:没有掺杂太多统计概念,例如决策树,KNN聚类,感知机等. 统计机器学习模型:依赖统计理论,主要是贝叶斯统计,例如SVM,naive bayesian,贝叶斯线性回归,高斯过程等. 神经网络模型:可以简单的理解为感知机的扩展,因为扩展的太猛,单独成立门派咯. 如此定义,有助于菜鸡…

<Deep Learning> Ian Goodfellow Yoshua Bengio Aaron Courvill 关于此书Part One重难点的个人阅读笔记. 2.7 Eigendecomposition we decompose a matrix into a set of eigenvectors and eigenvalues. 特征值与特征向量: 应用非常广泛: 图像处理中的PCA方法,选取特征值最高的k个特征向量来表示一个矩阵,从而达到降维分析+特征显示的方法, 还有图像压缩…

一.数据分析截图(weka数据分析截图 ) 本例实验,使用Weka 3.7对豆瓣电影网页上所罗列的上映电影信息,如:标题.主要信息(年份.国家.类型)和评分等的信息进行数据分析,Weka 3.7数据分析如下所示: 图1-1  数据分析主界面 图1-2  OneR数据分析界面 图1-3  ZeroR数据分析界面 图1-4 Visualize数据分析界面 二.数据分析结论:(将数据之间的关系用文字性描述) 如图2-1所示,显而易见,电影类型的趋势增量随着标题的繁杂而日益增长,仅对于整个国家层次来说,…

翻译 | Placing Search in Context The Concept Revisited 原文 摘要 [1] Keyword-based search engines are in widespread use today as a popular means for Web-based information retrieval. [2] Although such systems seem deceptively simple, a considerable amount o…

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Qiang Yang, Yang Liu, Tianjian Chen, and Yongxin Tong. 2019. Federated Machine Learning: Concept and Applications. ACM Trans. Intell. Syst. Technol. 10, 2, Article 12 (February 2019), 19 pages. https://doi.org/0000001.0…

Motivation [反正债多了不愁,再开个方向.] Data plays a core role in most business systems, data storage and retrieval tasks seem plain to regular application developers, even managers, while how to connect or link data to gain more interesting patterns(more techni…

Search API October 24, 2012 - HTTPS is now supported for Search and Lookup requests. Please update your processes to use https or follow a redirect from http. Table of Contents Overview Searching the iTunes Store Notes Search Examples Lookup Examples…

转自:http://www.hongliangjie.com/2010/01/04/notes-on-probabilistic-latent-semantic-analysis-plsa/ I highly recommend you read the more detailed version of http://arxiv.org/abs/1212.3900 Formulation of PLSA There are two ways to formulate PLSA. They are…

http://programmers.stackexchange.com/questions/122190/with-php-frameworks-why-is-the-route-concept-used With PHP frameworks, why is the “route” concept used?   up vote22down votefavorite 16 The reason I ask this is because isn't a PHP script a route?…

A Bayes factor (BF) is a statistical index that quantifies the evidence for a hypothesis, compared to an alternative hypothesis (for introductions to Bayes factors, see here, here or here). Although the BF is a continuous measure of evidence, humans…

Cloudera recently announced formal support for Apache Kafka. This simple use case illustrates how to make web log analysis, powered in part by Kafka, one of your first steps in a pervasive analytics journey. If you are not looking at your company’s o…

Illustrated: Efficient Neural Architecture Search --- Guide on macro and micro search strategies in ENAS 2019-03-27 09:41:07 This blog is copied from: https://towardsdatascience.com/illustrated-efficient-neural-architecture-search-5f7387f9fb6 Designi…

sklearn linear_model,svm,tree,naive bayes,ensemble by iris dataset .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { back…

From: https://alexanderetz.com/2015/04/15/understanding-bayes-a-look-at-the-likelihood/ Reading note. Much of the discussion in psychology surrounding Bayesian inference focuses on priors. Should we embrace priors, or should we be skeptical? When are…

From: https://alexanderetz.com/2015/08/09/understanding-bayes-visualization-of-bf/ Nearly被贝叶斯因子搞死,找篇神文舔. In the first post of the Understanding Bayes series I said: The likelihood is the workhorse of Bayesian inference. In order to understand Bayesia…

前言:本文主要介绍PLSA及EM算法,首先给出LSA(隐性语义分析)的早期方法SVD,然后引入基于概率的PLSA模型,其参数学习采用EM算法.接着我们分析如何运用EM算法估计一个简单的mixture unigram 语言模型和混合高斯模型GMM的参数,最后总结EM算法的一般形式及运用关键点.对于改进PLSA,引入hyperparameter的LDA模型及其Gibbs Sampling参数估计方法放在本系列后面的文章LDA及Gibbs Samping介绍. 1 LSA and SVD LSA(隐性…

Today,I start learn new concept english there,Mainly for listening practice and typing speed exercise. 1 Listen to the video and answer the quetion. 2 Listen and typing it,understandind  the main ideals  . 3 speak and  record,make sure pronunciation…

2019年08月31日更新 看了一篇发在NM上的文章才又明白了贝叶斯方法的重要性和普适性,结合目前最火的DL,会有意想不到的结果. 目前一些最直觉性的理解: 概率的核心就是可能性空间一定,三体世界不会有概率 贝叶斯的基础就是条件概率,条件概率的核心就是可能性空间的缩小,获取了新的信息就是个可能性空间缩小的过程 贝叶斯定理的核心就是,先验*似然=后验,有张图可以完美可视化这个定理 只要我们能得到可靠的先验或似然,任意一个,我们就能得到更可靠的后验概率 最近又在刷一个Coursera的课程:Baye…

Naïve Bayes Classifier. We will use, specifically, the Bernoulli-Dirichlet model for text classification, We will train the model using both the Maximum Likelihood estimates and Bayesian updating, and compare these in terms of predictive success, and…

1.二叉搜索树:去一个陌生的城市问路到目的地: for each node, all elements in its left subtree are less-or-equal to the node (<=), and all the elements in its right subtree are greater than the node (>). 给予一个已经排序好的整数数组, 生成一个相对合理的二叉搜索树.(?相对合理的?) 给予一个二叉树的根节点,验证该树是否是二叉树搜索树,(…