PLSA模型 PLSA和LDA很像,都属于主题模型,即它们都认为上帝在写文章时先以一定概率选择了一个主题,然后在这主题下以一定概率选择了一个词,重复这个过程就完成了一篇文章,即$p(d_i,w_j)=p(z_k|d_i)p(w_j|z_k)$,其中$d$表示文章,$w$表示词,$z$表示主题 ...
一. LSA . LSA原理 LSA latent semantic analysis 潜在语义分析,也被称为 LSI latent semantic index ,是 Scott Deerwester, Susan T. Dumais 等人在 年提出来的一种新的 索引和检索方法。该方法和传统向量空间模型 vector space model 一样使用向量来表示词 terms 和文档 docume ...
2016-12-25 17:24 2 15941 推荐指数:
PLSA模型 PLSA和LDA很像,都属于主题模型,即它们都认为上帝在写文章时先以一定概率选择了一个主题,然后在这主题下以一定概率选择了一个词,重复这个过程就完成了一篇文章,即$p(d_i,w_j)=p(z_k|d_i)p(w_j|z_k)$,其中$d$表示文章,$w$表示词,$z$表示主题 ...
自然语言处理之LSA LSA(Latent Semantic Analysis), 潜在语义分析。试图利用文档中隐藏的潜在的概念来进行文档分析与检索,能够达到比直接的关键词匹配获得更好的效果。 LSA的核心思想 假设有 nn 篇文档,这些文档中的单词总数为 mm (可以先进行分词、去词根 ...
LSA的工作原理: How Latent Semantic Analysis Works LSA被广泛用于文献检索,文本分类,垃圾邮件过滤,语言识别,模式检索以及文章评估自动化等场景。 LSA其中一个目的是解决如通过搜索词/关键词(search words)定位出相关文章。如何通过对比单词 ...
转载标明出处:http://www.cnblogs.com/adealjason/p/6240122.html 最近想玩一下流计算,先看了flume的实现原理及源码 源码可以去apache 官网下载 下面整理下flume的原理及代码实现: flume是一个实时数据收集工具 ...
PCA(Principle Component Analysis)主成分分析是广泛使用的降维算法,由PCA的名字就可以知道,PCA的主要目标是把数据维度降下来,使得减少数据冗余,降低数据处理带来的计算资源消耗。 1 PCA原理 PCA的基本思想是将数据的最主要成分提取出来代替原始数据,也就 ...
拖拽功能主要是用在让用户做一些自定义的动作,比如拖动排序,弹出框拖动移动等等;挺好玩儿,和码友们一起学习!理解有误或者有更好的建议请提出来哦 下面分享一下拖拽的原理 拖拽流程: 1)事件:onmousedown;onmousemove;onmouseup; 2)实现原理分析: 拖拽 ...
一、DES基础知识DES技术特点 DES是一种用56位密钥来加密64位数据的方法 DES采取了分组加密算法:明文和密文为64位分组长度 DES采取了对称算法:加密和解密除密钥编排不同 ...
引自:https://www.cnblogs.com/Mrzhang3389/p/10127356.html import torch import torch.nn as nn i ...