Hi Vikas -- the optimum number of topics (K in LDA) is dependent on a at least two factors: Firstly, your data set may have an intrinsic number of topics, i.e., may derive from some natural clusters that your data have. This number will in the best c…

本文参考自:https://www.zhihu.com/question/32286630 LDA中topic个数的确定是一个困难的问题. 当各个topic之间的相似度的最小的时候,就可以算是找到了合适的topic个数. 参考一种基于密度的自适应最优LDA模型选择方法 ,简略过程如下: 选取初始K值,得到初始模型,计算各topic之间的相似度 增加或减少K的值,重新训练得到模型,再次计算topic之间的相似度 重复第二步直到得到最优的K 另外,Willi Richert , Luis Pedro…

Reading Note : Parameter estimation for text analysis 暨LDA学习小结 原文:http://www.xperseverance.net/blogs/2013/03/1744/ 伟大的Parameter estimation for text analysis!当把这篇看的差不多的时候,也就到了LDA基础知识终结的时刻了,意味着LDA基础模型的基本了解完成了.所以对该模型的学习告一段落,下一阶段就是了解LDA无穷无尽的变种,不过那些不是很有用了…

1.Spark MLlib LDA源代码解析 http://blog.csdn.net/sunbow0 Spark MLlib LDA 应该算是比較难理解的,当中涉及到大量的概率与统计的相关知识,并且还涉及到了Spark GraphX图计算方面的知识.要想明确当中的原理得要下一番功夫. LDA源代码解析前的基础知识: 1)LDA主题模型的理论知识 參照:LDA数学八卦 2)SparkGraphX 基础知识 http://blog.csdn.net/sunbow0/article/details/…

转自LDA数学八卦 在 Machine Learning 中,LDA 是两个常用模型的简称: Linear Discriminant Analysis 和 Latent Dirichlet Allocation, 在这篇文章中我们主要八卦的是后者.LDA 是一个在文本建模中很著名的模型,类似于 SVD, PLSA 等模型, 可以用于浅层语义分析,在文本语义分析中是一个很有用的模型.很不幸的是,这个模型中涉及的数学知识有点多, 包括 Gamma 函数, Dirichlet 分布, Dirichle…

@http://www-cs-faculty.stanford.edu/people/karpathy/cvpr2015papers/ CVPR 2015 papers (in nicer format than this) maintained by @karpathy NEW: This year I also embedded the (1,2-gram) tfidf vectors of all papers with t-sne and placed them in an interf…

抓取微博24小时热门话题的前15个,抓取的内容请保存至txt文件中,需要抓取排行.话题和阅读数 #coding=utf-8 from selenium import webdriver import unittest from time import sleep class Weibo(unittest.TestCase): def setUp(self): self.dr = webdriver.Chrome() self.hot_list = self.get_weibo_hot_topic…

既然包名是api,说明里面肯定都是一些常用的Kafka API了. 一.ApiUtils.scala 顾名思义,就是一些常见的api辅助类,定义的方法包括: 1. readShortString: 从一个ByteBuffer中读取字符串长度和字符串.这个ByteBuffer的格式应该是:2个字节的字符串长度值N+N个字节的字符串 2. writeShortString: 与readShortString相反,先写入2个字节的长度N,然后写入N个字节到ByteBuffer中 3. shortStr…

Machine and Deep Learning with Python Education Tutorials and courses Supervised learning superstitions cheat sheet Introduction to Deep Learning with Python How to implement a neural network How to build and run your first deep learning network Neur…

http://www.opcsupport.com/link/portal/4164/4590/ArticleFolder/51/Citect   To decode the error messages carry out the following steps:   *Open up Windows Calculator (Start > Run > calc) *Switch to scientific mode (View > Scientific). *Select Decim…