• 白话LDA隐式狄里克雷分布模型

    LDA模型的思路又是什么呢?3.1.问题分解: 1.如何找到一篇文档中的主题思想?2.如何求解所有文档主题思想的个数n?3.2.问题分析: 所以,LDA模型实际上是一口气解决了两个问题 对于 问题1,这个好办,我们可以挖掘出...
    文章 2019-05-12 1197浏览量
  • LDA漫游指南》——第2章 前置知识

    关于为什么需要使用这些知识要素,这里面很长的一段历史渊源,比如在概率论和数理统计中,gamma函数被广泛使用,而在最终的LDA采样公式中,你会发现,gamma函数被神奇地消失了。我们在后面的章节中可以看到,LDA...
    文章 2017-05-02 1228浏览量
  • NESASM教程——第五天——主角出场

    现在在Tile Editor窗口中画一个小笑脸或者其他什么东东。保存文件为our.spr。很好,我们拥有了一个主角!你要是实在做不来,那就下载我做的这个。之后,重新下载MT.spr,重命名为our.bkg。顾名思义,这个是用于背景...
    文章 2014-11-16 1133浏览量
  • NESASM教程——第六天——跳转和按键处理

    我不确定为什么是个BNE,但就是这样,所以就吧! lda$4016;读取按键B lda$4016;读取按键SELECT lda$4016;读取按键START and#1;看看是否按下了? bne StartDown;按下了,走起~ lda$4016;UP lda$4016;DOWN lda...
    文章 2014-11-12 1374浏览量
  • Alex Smola论文详解:准确稀疏可解释,三大优点兼具的...

    收敛速度 LLA的收敛速度并没有什么劣势,比快速LDA采样也只慢了一点点。不过基于字符的LSTM和LLA都要比其它的变体训练起来慢一些,这是模型本质导致的,需要在单词和字符层面的LSTM都做反向传播。特征效率 作者们...
    文章 2017-08-01 1255浏览量
  • 特征工程全过程

    PCA和LDA有很多的相似点,其本质是要将原始的样本映射到维度更低的样本空间中,但是PCA和LDA的映射目标不一样:PCA是为了让映射后的样本具有最大的发散性;而LDA是为了让映射后的样本有最好的分类性能。...
    文章 2018-09-12 2255浏览量
  • 如何 Python 从海量文本抽取主题?

    但是用什么样的工具呢?翻了翻你自己的武器库,你发现了 词云、情感分析 和 决策树。然而,在帮你应对信息过载这件事儿上,上述武器好像都不大合适。词云你打算做几个?全部文章只做一个的话,就会把所有文章的...
    文章 2017-08-02 799浏览量
  • NESASM教程——第十二天——VBlank和中断

    如果你不确定一条鳟鱼和NES有什么关系,那么假装我给了你一条鳟鱼;既然我们房间里有一股想象中的鱼臭味,那么让我们学习更好的方式来与VBlank同步。【我们怎么它?首先我们有个标签,比如VBlank_Routine,无哦一...
    文章 2014-12-06 2086浏览量
  • NESASM教程——第七天——使用内存

    【从哪里获得?我们做任何其他事情之前,最好展示怎么使用内存用于我们自己的数据。这个数据可能是任何东西,例如你需要存储的数字或主角的X/Y坐标值。我们将使用自由内存:...为什么你不试试手柄控制主角移动呢?
    文章 2014-11-16 962浏览量
  • 5万余首圣诞歌词数据包+Kaggle数据科学家的脑洞=?...

    有没有想过这些圣诞歌曲到底有什么魔力?他们的歌词又有什么共同点?我们把所有跟圣诞有关的歌曲都打包起来,总计超过5万首歌曲。在这篇文章里,文摘菌将首先朴素贝叶斯对这些歌曲文本进行全面分析,来快速识别出...
    文章 2017-12-25 3708浏览量
  • 为何推荐sklearn做单机特征工程?...

    特征是否发散:如果一个特征不发散,例如方差接近于0,也就是说样本在这个特征上基本上没有差异,这个特征对于样本的区分并没有什么用。特征与目标的相关性:这点比较显见,与目标相关性高的特征,应当优选选择。除...
    文章 2019-08-04 357浏览量
  • 独家|手把手带你无监督学习检验国际美食!

    了k-Means 聚类来查看是否可以根据菜系类型将食谱聚集在一起,但是聚类对我的分析并不是很帮助,因为我不清楚不同的聚类代表什么。相反,我把注意力放在主成分分析(PCA)以及Latent Dirichlet Allocation...
    文章 2018-09-18 1474浏览量
  • 下载及使用教程,PCA,LDA,等等。

    于是,一怒之下,就给他降维处理了,但是matlab 自带的什么pca(),princomp()函数,搞不清楚怎么的,表示不大明白,下了一个软件包: 名字:Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction 链接:...
    文章 2016-01-09 2044浏览量
  • 《Python数据挖掘:概念、方法与实践》一导读

    我们花费一些时间,学习这一任务的用途,了解为什么寻找命名实体时候比看上去更加困难。在该章的最后,我们在各种不同类型的实际文本(包括电子邮件、聊天记录和董事会会议纪要)上实现了一个命名实体识别系统。在...
    文章 2017-05-02 1656浏览量
  • NESASM教程——第十三天——背景

    你应该知道什么是背景,它就是静态图片,主角在其间穿梭。背景不难做,但缺少用于NES的背景制作工具确实是个头疼的问题。【制作背景】 在Tile Layer Pro中打开你的"our.bkg",绘制一些瓷砖,然后在纸上绘制一个...
    文章 2014-12-06 1242浏览量
  • 2021算法岗基础技能树怎么点?

    如果在入门的时候,一开始就学习数学和理论公式,也不去弄明白这个东西到底有什么用,就很难去理解到底为什么需要这些理论。在学习每个机器学习算法前,可以先笼统的明白这个东西的作用,然后带着问题“这个是怎么...
    文章 2020-04-13 767浏览量
  • 干货|三年拿到斯坦福CS博士的创业者李纪为:AI如何...

    第一步,可以对整个的文章以及里面的词、句和句法结构做无监督的聚类,比如LDA、PLSA或者是基于词向量的LDA等。而无监督的聚类算法有时不靠谱,需要通过人为标注了解类别是否意义。第二步,基于之前的标注,把标注...
    文章 2018-10-30 1796浏览量
  • PCA、NMF、KNN在实战中的算法解析

    值得注意的是,尽管从上面的曲线中很难看出和MNIST有什么区别,但如果我们观察一下MNIST上现在的主要部分,它们看起来仍然像某些数字的组合。第一个MNIST的主要部分的外观如下图所示。从外形轮廓上,可以很容易看到...
    文章 2017-12-18 3373浏览量
  • 【deep learning学习笔记】Recommending music on ...

    那么,接下来的问题,既然矩阵分解的结果作为标准,作者为什么还费事训练DL呢?一方面是解决冷启动问题(对于新歌的预測),另一方面,对音频信息与矩阵分解结果做映射,可能就像作者文章最開始说的。也能利用音频...
    文章 2017-10-12 912浏览量
  • 最全NLP反作弊攻略,从马蜂窝注水事件说起

    在开始正文之前,我们先回顾一下事件背景。...比如我们想抽取汪峰的每首歌词的三个主题信息的分布,我们姑且将它们命名为“情感、实物、行动”(严格来说LDA只能找出三个主题的分布,并知道这三个主题是什么意思,...
    文章 2018-11-19 1298浏览量
  • 贝叶斯机器学习到底是什么?看完这篇你就懂啦

    可以说是贝叶斯最为知名的概率性编程语言,它能够根据你的指定训练你想要的贝叶斯模型,能 Python、R 或其它语言编写,不过现在 Stan 了一个叫 NUTS(No-U-Turn Sampler)的现代采样器,它能够得到比静态 HMC 更...
    文章 2017-08-01 1349浏览量
  • 从内容/用户画像到如何做算法研发

    所以从工程转过来的人,一定不要为此觉得有什么障碍,其实我们可以忽略公式的本身推导过程。我有时候觉得,引用算法工程师最流行的一个话,就是tricky。中文我不知道怎么翻译更合适,很多时候是需要悟性和对事物本质...
    文章 2016-09-07 1529浏览量
  • 初学者如何选择合适的机器学习算法(附算法速查表)

    电影矩阵的 SVD 可以提取用户资料和电影资料,然后将其在推荐系统中。此外,SVD 也被广泛用作主题建模工具,在自然语言处理领域被称为潜在语义分析。自然语言处理领域的一个相关技术是隐狄利克雷分布(LDA)。LDA ...
    文章 2017-06-01 1226浏览量
  • 搜索背后的奥秘——浅谈语义主题计算

    一个形象的例子来说吧:比如说食堂的大师傅炒了一盘菜,要等分成两份给两个人吃,显然没有必要拿天平去一点点去精确称量,最简单的办法是先随意的把菜分到两个碗中,然后观察是否一样多,把比较多的那一份取出一点...
    文章 2017-11-14 1010浏览量
  • 搜索背后的奥秘——浅谈语义主题计算

    一个形象的例子来说吧:比如说食堂的大师傅炒了一盘菜,要等分成两份给两个人吃,显然没有必要拿天平去一点点去精确称量,最简单的办法是先随意的把菜分到两个碗中,然后观察是否一样多,把比较多的那一份取出一点...
    文章 2012-08-17 1206浏览量
  • R和Python做文本挖掘又不知如何下手?方法来了!

    首先,你应该想着去探索一下文本挖掘和自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)之间有什么不同。R中的许多NLP库可以在这里找到:https://www.rdocumentation.org/taskviews#NaturalLanguageProcessing 有...
    文章 2017-05-23 3041浏览量
  • 推荐系统中不得不说的DSSM双塔模型

    关于里面的特征,不在于你要什么,而在于你有什么。整个工程超级复杂的就是这块的特征工作。这里不再赘述。4.2.2 表示层 得到拼接好的特征之后会提供给各自的深度学习网络模型。用户特征和广告特征经过各自的两个全...
    文章 2020-05-26 1591浏览量
  • 设计模式混编:观察者模式+中介者模式

    我们经常会这样的需求&xff1a;如果一个对象的状态发生改变&xff0c;某些与它相关的对象也要随之做出相应的变化。比如我们会以下几个场景诉求&xff1a;如果一个用户关注了一个公众号&xff0c;那便会收到公众号发来的消息...
    文章 2021-09-22 31浏览量
  • LDA漫游指南》——2.6 共轭先验分布(conjugacy ...

    由于0 leqslant {mu_k} leqslant 1,sumlimits_k {{mu_k}=1}这两个条件的限制({mu_k}等价于p_k),因此{{mu_k}}之上的分布是K-1维度。图2-2为节选自Pattern Recognition and Machine Learning第77页的内容,其...
    文章 2017-05-02 2357浏览量
  • 关于数据科学的那些事

    学明白了也不知道有什么用?来看看这篇文章!真正的学以致用!12.资源总结——七步学习数据挖掘与数据科学 摘要:本文概述了学习数据挖掘与数据科学的七个步骤,每一步都给出了详细的学习资源,便于初学者按照指南...
    文章 2017-10-01 7105浏览量
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