• 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 1650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 1390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 1269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 1493浏览量
  • LDA线性判别分析原理

    LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中非常广泛的应用,因此我们必要了解下它的算法原理。在学习LDA之前,必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来,在自然语言处理领域,LDA是隐含...
    文章 2018-06-11 8450浏览量
  • 线性判别分析LDA原理总结

    LDA是一种监督学习的降维技术,也就是说它的数据集的每个样本是类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以一句话概括,就是“投影后类内方差最小,类间方差最大”。...
    文章 2017-11-17 1583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 1402浏览量
  • NLP系列(三)LDA主题模型

    我们来感受下LDA什么&xff0c;什么LDA模型&xff1f;看来&xff0c;不同人在不同场景下对LDA的认识&xff0c;那我们看下百科的解释&xff1a;LDA&xff08;Latent Dirichlet Allocation&xff09;是一种文档主题生成模型&xff0c;也...
    文章 2022-05-20 222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 2449浏览量
  • 基于sklearn实现LDA主题模型(附实战案例)

    LDA主题模型1.LDA主题模型原理 其实说到LDA能想到的两个含义&xff0c;一种是线性判别分析&xff08;Linear Discriminant Analysis&xff09;xff0c;一种说的是概率主题模型&xff1a;隐含狄利克雷分布&xff08;Latent Dirichlet ...
    文章 2022-12-31 28浏览量
  • 基于 R语言的判别分析介绍与实践(1)

    线性判别分析 linear discriminant analysis(LDA)二次判别分析 quadratic discriminant analysis(QDA)LDA 和 QDA 分别学习类之间的线性(直线)和曲线决策边界.2.LDA2.1 二分类问题假设我们要两个预测变量来分离数据...
    文章 2022-05-21 83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 2213浏览量
  • 统计学习导论(ISLR)(四):分类算法(下)

    相应的LDA决策边界黑色实线表示。Bayes决策边界再次显示为虚线矩阵对角线上的元素表示默认状态被正确预测的个体&xff0c;而非对角线元素表示被错误分类的个体。LDA对23名没有违约的人和252名确实违约的人做出了错误...
    文章 2022-05-01 231浏览量
  • 线性判别分析(LDA)与Fisher判别分析(FDA)降维原理

    什么说这里是一维空间呢&xff1f;可以看上图&xff0c;假设每个样本都是d维向量&xff08;上图为二维x 1、x 2 坐标系&xff09;现在就简单一点&xff0c;想一条直线w ww表示这些样本&xff0c;称之为样本集合的一维表达。所以这里...
    文章 2021-12-21 320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 1054浏览量
  • 自然语言处理技术(NLP)在推荐系统中的应用

    LSA处理之后的数据推荐中能做什么用呢?首先,我们可以将分解后的新维度(主题维度)作为索引的单位对物品进行索引,来替代传统的以词为单位的索引,再将用户对物品的行为映射为对新维度的行为。这两个数据准备好之后,...
    文章 2017-08-01 1718浏览量
  • 自然语言处理技术(NLP)在推荐系统中的应用

    LSA处理之后的数据推荐中能做什么用呢?首先,我们可以将分解后的新维度(主题维度)作为索引的单位对物品进行索引,来替代传统的以词为单位的索引,再将用户对物品的行为映射为对新维度的行为。这两个数据准备好之后,...
    文章 2017-10-02 1862浏览量
  • LDA 原理 下|学习笔记

    如果说z,θ之间还有什么相关性的话&xff0c;根本就没法算。所以就只能假设q(Z)&xff0c;q(θ)是q(Z)*q(θ)。实际上准确的说应该q1和q2&xff0c;因为参数都不一样&xff0c;肯定是不同的风格。习惯上都是使用同一个符号来...
    文章 2022-11-22 17浏览量
  • LDA 原理 中|学习笔记

    对称的对视是什么意思&xff1f;就是所有的α1&xff0c;α2&xff0c;αk都是相等的结果&xff0c;就可以讨论是是否大于1或者小于1。1&xff0c;α>1所有的α都大于一时&xff0c;分布的情况是三角形是所有合法的Xi。实际上是一个...
    文章 2022-11-22 13浏览量
  • 文本主题模型之LDA(一)LDA基础

    3.多项分布与Dirichlet 分布现在我们回到上面好人坏人的问题,假如我们发现第三类人,不好不坏的人,这时候我们如何贝叶斯来表达这个模型分布呢?之前我们是二维分布,现在是三维分布。由于二维我们使用了Beta...
    文章 2018-06-11 1824浏览量
  • 文本主题模型之LDA(一)LDA基础

    现在我们回到上面好人坏人的问题,假如我们发现第三类人,不好不坏的人,这时候我们如何贝叶斯来表达这个模型分布呢?之前我们是二维分布,现在是三维分布。由于二维我们使用了Beta分布和二项分布来表达这个模型...
    文章 2017-11-23 1900浏览量
  • LDA 原理 上|学习笔记

    估计这方面到底是什么样。三、例子-Dirchlet 骰子先验和后验分布的采样实际出了一些样本一个直观印象就是首先是六乘五的矩阵&xff0c;是从全是一的对数给抽出来了。这个代码可以很方便的从这个幻灯片里头复制出来。...
    文章 2022-11-22 24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 4004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 2019-08-04 440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 1629浏览量
  • 【转】使用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 2016-06-24 1013浏览量
  • PCA主成分分析Python实现

    在线性代数里面我们求过无数次了,那么它具体有什么意义呢?对一个nnnn的对称矩阵进行分解,我们可以求出它的特征值和特征向量,就会产生n个n维的正交基,每个正交基会对应一个特征值。然后把矩阵投影到这n个基上,...
    文章 2017-11-12 1905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 2561浏览量
  • 【转】使用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 2017-09-19 1289浏览量
  • 什么能学出有效的主题 中|学习笔记

    https://developer.aliyun.com/learning/course/1067/detail/15534为什么能学出有效的主题 中 上节课我们看到的LDA是非对称的Dirichlet&xff0c;现在这个是对称&xff0c;但是后验概率已经不对称了。LDA里的先验都是...
    文章 2022-11-23 25浏览量
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