每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:在自己学LDA主题模型时候,发现该模型有这么几个未解决的问题: 1.LDA主题数量,多少个才是最优的. 2.作出主题之后,主题-主题,主题与词语之间关联如何衡量. 于是在查阅几位老师做的成果之后,将他们的成果撮合在一起.笔者发现R里面目前有两个包可以做LDA模型,是lda包+topicmodels包,两个包在使用的过程中,需要整理的数

转载注明出处:https://www.cnblogs.com/nreg/p/11992678.html,谢谢 开源项目下载:https://github.com/nreg/typora-yes 云盘:https://pan.baidu.com/s/1BGIEjuZ6AklAs8zIC-s5Fw 提取码:t8n2 1.主题:二次开发可参考我的另一篇博文:https://www.cnblogs.com/nreg/p/11116176.html 介绍:扩展内容区域大小,解决图片被内容区域大小限制导致图

[原标题] 1096: [ZJOI2007]仓库建设 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 162 MB Submit: 1998  Solved: 816 [id=1096" style="color:blue; text-decoration:none">Submit][Status] Description L公司有N个工厂,由高究竟分布在一座山上. 如图所看到的,工厂1在山顶.工厂N在山脚. 因为这座山处于高原内陆地区(干燥少雨),

LDA常见的应用方向: 信息提取和搜索(语义分析):文档分类/聚类.文章摘要.社区挖掘:基于内容的图像聚类.目标识别(以及其他计算机视觉应用):生物信息数据的应用; 对于朴素贝叶斯模型来说,可以胜任许多文本分类问题,但无法解决语料中一词多义和多词一义的问题--它更像是词法分析,而非语义分析.如果使用词向量作为文档的特征,一词多义和多词一义会造成计算文档间相似度的不准确性.LDA模型通过增加“主题”的方式,一定程度的解决上述问题: 一个词可能被映射到多个主题中,即,一词多义.多个词可能被映射到某个

本文主要用于理解主题模型LDA(Latent Dirichlet Allocation)其背后的数学原理及其推导过程.本菇力求用简单的推理来论证LDA背后复杂的数学知识,苦于自身数学基础不够,因此文中还是大量引用了各方大神的数学推导细节,既是为了方便自己以后回顾,也方便读者追本溯源,当然喜欢直接看应用的读者可直接翻到第二章~ 基本目录如下: LDA的原理1.1 先导数学知识准备1.2 文本模型 - Unigram Model1.3 主题模型 - PLSA Model1.4 主题模型 - LDA

文本主题模型之LDA(一) LDA基础 文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法 文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法(TODO) 在前面我们讲到了基于矩阵分解的LSI和NMF主题模型,这里我们开始讨论被广泛使用的主题模型:隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,以下简称LDA).注意机器学习还有一个LDA,即线性判别分析,主要是用于降维和分类的,如果大家需要了解这个LDA的信息,参看之前写的线性判别分析LDA原理总结.文本

WordPress免费清新响应式博客/杂志/图片三合一主题Nana 一.主题安装须知 1.本主题必须安装文章点击统计插件:WP-PostViews,可以直接在后台插件→安装插件中直接搜索安装官方最新版,也可以在此直接下载. PS:建议安装完成后到后台→设置→PostViews 页面→Views Template 中的%VIEW_COUNT%后面的“views”删除(包含它前面的空格 2.安装主题前建议先禁用其它插件,只保留上面的 WP-PostViews 插件,以免造成不可预知的问题,特别是一些

主题模型(topic model)是以非监督学习的方式对文集的隐含语义结构(latent semantic structure)进行聚类(clustering)的统计模型. 主题模型主要被用于自然语言处理(Natural language processing)中的语义分析(semantic analysis)和文本挖掘(text mining)问题,例如按主题对文本进行收集.分类和降维:也被用于生物信息学(bioinfomatics)研究 [2] .隐含狄利克雷分布(Latent Dirich

上一篇 WordPress 全方位性能优化指南(上)主要从网站性能指标.优化缓存.MySQL 等方面给大家介绍了如何进行 WordPress 性能优化,但还远远不够,毕竟像 WordPress 这样的大范围的被使用的主题模板,可以优化的地方还是很多的. 今天主要从主题优化.缓存优化.图片优化等各个方面和大家聊一下. 1. 优化主题 WordPress 的一大特色就是具有丰富的主题,不同的主题页可能导致页面的加载时间不一致,其 function.php 文件中包含带有插件特性的代码,因此插件可能导

原文地址: Hexo + Github 个人博客设置以及优化 一.博客设置 分类.标签云.关于等页面 在站点目录下分别执行: hexo new page "categories" # 新增分类 hexo new page "tags" # 新增标签 hexo new page "about" # 新增关于 可以在对应的 index.md 中添加 comments: false 来关闭评论功能; 然后再主题配置文件 _config.yml 中打开注

Discuz论坛是国内使用最多的论坛系统,现在最新版为X 3.4,X3.4 从 2018 年 1 月 1 日起只在官方 Git 发布,地址:https://gitee.com/ComsenzDiscuz/DiscuzX,说明已经开源了.discuz有那么多的粉丝,跟它完善的功能有很大关系,开箱即用,很多优化可以直接在后台设置,应对高并发/大数据量,那么discuz怎么优化呢?可以从以下几点来进行,跟ytkah一起来看看吧. 1.性能优化 首先想到的是内置的性能优化,在后台的 全局 - 性能优化

百度云盘|Python性能分析与优化PDF高清完整版免费下载 提取码:ubjt 内容简介 全面掌握Python代码性能分析和优化方法,消除性能瓶颈,迅速改善程序性能! 对于Python程序员来说,仅仅知道如何写代码是不够的,还要能够充分利用关键代码的处理能力.本书将讨论如何对Python代码进行性能分析,找出性能瓶颈,并通过不同的性能优化技术消除瓶颈. 本书从基本的概念开始,循序渐进地介绍高级的优化主题.首先介绍了Python的主流性能分析器,以及用于帮助理解性能分析结果的可视化工具.然后介绍了

什么是LDA? LDA是基于贝叶斯模型的,涉及到贝叶斯模型离不开“先验分布”,“数据(似然)”和"后验分布"三块.贝叶斯相关知识:先验分布 + 数据(似然)= 后验分布. 贝叶斯模型通过数学和概率的形式表达, 设 似然(数据)为二项分布: 其中p我们可以理解为好人的概率,k为好人的个数,n为好人坏人的总数.似然(数据)较为容易理解,但是先验分布较难,因为要求先验分布和数据(似然)对应的二项分布集合后,得到的后验分布在后面还可以作为先验分布!即是说,我们希望先验分布和后验分布的形式应该是

在Spark2.0版本中(不是基于RDD API的MLlib),共有四种聚类方法:      (1)K-means      (2)Latent Dirichlet allocation (LDA)      (3)Bisecting k-means(二分k均值算法)      (4)Gaussian Mixture Model (GMM)       基于RDD API的MLLib中,共有六种聚类方法:      (1)K-means      (2)Gaussian mixture     

高斯分布·拟合 1.1 优美的高斯分布 中心极限定理[P79]证明均匀分布和二项分布在数据量 $N\rightarrow \infty$ 时,都会演化近似为高斯分布. 作为最晚发现的概率分布,可以假设任何不确定的实数服从高斯分布. 对于回归问题,显然目标值 $t$ ,有 $t\sim N(\mu ,\sigma ^{2})$ . $t$ 服从的高斯分布表达形式很特殊,很有趣,也很奇妙: $p(t|x,w,\beta)=N(t|y(x,w),\beta ^{-1})$      [P140] 即分

深度学习word2vec笔记之基础篇 声明: 1)该博文是多位博主以及多位文档资料的主人所无私奉献的论文资料整理的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应,更有些部分本来就是直接从其他博客复制过来的.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系老衲删除或修改,直到相关人士满意为止. 3)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢. 4)阅读本文需要机器学习.语言模型等等基础(如果没

作者为falao_beiliu. 作者:杨超链接:http://www.zhihu.com/question/21661274/answer/19331979来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 最近几位google的研究人员发布了一个工具包叫word2vec,利用神经网络为单词寻找一个连续向量空间中的表示.这里整理一下思路,供有兴趣的同学参考. 这里先回顾一下大家比较熟悉的N-gram语言模型. 在自然语言任务里我们经常要计算一句话的概率.比如语音识别

背景 近几年以深度学习技术为核心的人工智能得到广泛的关注,无论是学术界还是工业界,它们都把深度学习作为研究应用的焦点.而深度学习技术突飞猛进的发展离不开海量数据的积累.计算能力的提升和算法模型的改进.本文主要介绍深度学习技术在文本领域的应用,文本领域大致可分为4个维度:词.句子.篇章.系统级应用. 词.分词方面,从最经典的前后向匹配到条件随机场(Conditional Random Field,CRF)序列标注,到现在Bi-LSTM+CRF模型,已经不需要设计特征,从字粒度就能做到最好的序列标注

转:http://blog.csdn.net/pirage/article/details/9467547 LDA理论 David M. Blei, Andrew Y. Ng, and Michael I. Jordan. Latent dirichlet allocation. J. Mach. Learn. Res.,3:993–1022, March 2003. 开山之作 Rickjin. LDA数学八卦. 2013.2.8 传说中的“上帝掷骰子”的来源之处.这篇文章是一个连载的科普性博客

LDA背景 LDA(隐含狄利克雷分布)是一个主题聚类模型,是当前主题聚类领域最火.最有力的模型之中的一个,它能通过多轮迭代把特征向量集合按主题分类. 眼下,广泛运用在文本主题聚类中. LDA的开源实现有非常多.眼下广泛使用.可以分布式并行处理大规模语料库的有微软的LightLDA,谷歌plda.plda+,sparkLDA等等.以下介绍这3种LDA: LightLDA依赖于微软自己实现的multiverso參数server,server底层使用mpi或zeromq发送消息.LDA模型(word-