最近想研究下Dynamic Topic Models(DTM),論文看了看,文科生的水平確實是看不懂,那就實驗一下吧,正好Blei的主頁上也提供了相應的C++工具, http://www.cs.princeton.edu/~blei/topicmodeling.html,dtm這個代碼 ...
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2017-01-16 20:31 0 2058 推薦指數:
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一、queryset介紹 在ORM模型中我們查詢到的數據類型中講到queryset數據類型,本節將對其的主要特性進行講解介紹。如bookList=Book.objects.all()查詢到的bo ...
在之前的博客中已經詳細介紹了如何用Gibbs做LDA抽樣。(http://www.cnblogs.com/nlp-yekai/p/3711384.html) 這里,我們討論一下實驗結果: 結果文件包括: model-final.twords model-final.others ...
此文為David M. Blei所寫的《Introduction to Probabilistic Topic Models》的譯文,供大家參考。 摘要:概率主題模型是一系列旨在發現隱藏在大規模文檔中的主題結構的算法。本文首先回顧了這一領域的主要思想,接着調研了當前的研究水平,最后展望某些有所 ...
字段屬性詳細介紹 一、字段 字段列表 自定義無符號整數字段 注意事項 二、字段參數 ...
LDA簡介: LDA的全稱是Linear Discriminant Analysis(線性判別分析),是一種supervised learning。因為是由Fisher在1936年提出的,所以也叫Fisher’s Linear Discriminant。 LDA通常作為數據預處理階段的降維技術 ...
1. LDA模型是什么 LDA可以分為以下5個步驟: 一個函數:gamma函數。 四個分布:二項分布、多項分布、beta分布、Dirichlet分布。 一個概念和一個理念:共軛先驗和貝葉斯框架。 兩個模型:pLSA、LDA。 一個采樣:Gibbs采樣 關於LDA ...