http://pythonhosted.org/lda/getting_started.html http://radimrehurek.com/gensim/…

这段时间对LDA比較感兴趣,尝试在工作中使用它.平时做想法的高速验证,都用的是"GibbsLDA++-0.2",一个c实现版本号的LDA. 这两天用c++ stl自己写了一个单机版的LDA,初衷例如以下: 1. "GibbsLDA++-0.2"虽说号称是最popular的LDA工具包.只是依旧有明显的bug,參考"[LDA]修正 GibbsLDA++-0.2 中的两个内存问题". 2. "GibbsLDA++-0.2"基本上使…

周末这两天在家用LDA做个小实验. 在LDA的众多实现的工具包中.GibbsLDA 是应用最广泛的.包含c++版本号.java版本号等.GibbsLDA++ 是它的C++版本号的实现.眼下最新版本号是0.2版.在实际使用过程中.发现这个实现版本号有内存使用问题.我花了一些时间定位到了问题,贴出来供大家參考. 问题1:数组内存訪问越界 在model.cpp中.用到了两个矩阵nw和nd.分别存储word-topic关系和document-topic关系.这两个矩阵的大小各自是V * K和 M * K…

1. LDA是什么 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis),简称为LDA.也称为Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant,FLD),是模式识别的经典算法,在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域. 基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间,以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果,投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离,即模式在该空间中有最佳的可分离性. LDA的目标:  …

目录: 停用词 —— stopwords 介词 —— prepositions —— part of speech Named Entity Recognition (NER) 3.1 Stanford NER 3.2 spaCy 3.3 NLTK 句子中单词提取(Word extraction) 1. 停用词(stopwords) ref: Removing stop words with NLTK in Python ref: Remove Stop Words import nltk #…

一.书籍…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

大纲 一.mail部署说明 二.安装准备 三.LMAP环境配置 四.配置postfixadmin 五.配置postfix 六.配置dovecot 七.测试SMTP和POP3服务 八.配置Roundcubemail 一.mail部署说明 操作系统:Linux(CentOS6.5) 本例采用的是LAMP+Postfix+Dovcot+PostfixAdmin+Roundcubemail搭建的邮件服务器.阅读本例请先参考:[Mail]邮件的基础知识和原理.      LAMP一种软件环境,Postfi…

      [R]如何确定最适合数据集的机器学习算法 [R]如何确定最适合数据集的机器学习算法 抽查(Spot checking)机器学习算法是指如何找出最适合于给定数据集的算法模型.本文中我将介绍八个常用于抽查的机器学习算法,文中还包括各个算法的 R 语言代码,你可以将其保存并运用到下一个机器学习项目中. 适用于你的数据集的最佳算法 你无法在建模前就知道哪个算法最适用于你的数据集.你必须通过反复试验的方法来寻找出可以解决你的问题的最佳算法,我称这个过程为 spot checking.我们所遇到…

最近在拜读项亮博士的<推荐系统实践>,系统的学习一下推荐系统的相关知识.今天学习了其中的隐语义模型在Top-N推荐中的应用,在此做一个总结. 隐语义模型LFM和LSI,LDA,Topic Model其实都属于隐含语义分析技术,是一类概念,他们在本质上是相通的,都是找出潜在的主题或分类.这些技术一开始都是在文本挖掘领域中提出来的,近 些年它们也被不断应用到其他领域中,并得到了不错的应用效果.比如,在推荐系统中它能够基于用户的行为对item进行自动聚类,也就是把item划分到不 同类别/主题,这些…