機器學習-核Fisher LDA算法
本文在我的上一篇博文 機器學習-特征選擇(降維) 線性判別式分析(LDA) 的基礎上進一步介紹核Fisher LDA算法。 之前我們介紹的LDA或者Fisher LDA都是線性模型，該模型簡單，對噪音的魯棒性較好，不容易過擬合，但是，簡單模型的表達能力會弱一些，為了增加LDA算法 ...
原文：機器學習常用算法（LDA,CNN,LR）原理簡述
.LDA LDA是一種三層貝葉斯模型，三層分別為：文檔層 主題層和詞層。該模型基於如下假設： 整個文檔集合中存在k個互相獨立的主題 每一個主題是詞上的多項分布 每一個文檔由k個主題隨機混合組成 每一個文檔是k個主題上的多項分布 每一個文檔的主題概率分布的先驗分布是Dirichlet分布 每一個主題中詞的概率分布的先驗分布是Dirichlet分布。文檔的生成過程如下： 對於文檔集合M，從參數為 的 ...
2015-12-21 14:54 0 5665 推薦指數：
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