LDA主题模型原理解析与python实现
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原文：Expected Calibration Error (ECE)模型校准原理解析
Expected Calibration Error ECE 模型校准原理解析 对于高风险应用来说，机器学习模型对其预测的置信度是至关重要的。model calibration 模型校准 就是要让模型结果预测概率和真实的经验概率保持一致。模型校准这个话题比较小众，博主也是在看一篇Self KD的论文时才看到的。模型校准的metrics有很多，这里博主仅仅讨论Expected Calibratio ...
2021-02-05 14:43 0 488 推荐指数：
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LDA(Latent dirichlet allocation)是有Blei于2003年提出的三层贝叶斯主题模型，通过无监督的学习方法发现文本中隐含的主题信息， 目的是要以无指导学习的方法从文本中发现隐含的语义维度-即“Topic”或者“Concept”。 隐性语义分析的实质是要利用文本中词项 ...
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