参考博客：https://www.cnblogs.com/yang901112/p/11621568.html 先估计p(z|d),p(w|z) 根据它们可以求得p(z|d,w) 根据p(z|d,w)求p(z|d),p(w|z)似然函数期望的最大值，得到p(z|d),p(w|z) 回到第二步 ...
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2021-01-06 11:59:56
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2020-06-08 14:50:32
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推荐算法 推荐算法简单的来说就是根据用户的喜好来推荐相似的东西 例如淘宝的猜你喜欢，抖音的XXX。 推荐算法的特点 "csdn" 1.根据和你共同喜好的人来给你推荐 ,好友或者关注的人 2.根据你喜欢的物品找出和它相似的来给你推荐 ，淘宝的猜你喜欢 3.根据你给出的关键字来给你推荐，这实际上就退化成 ...
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2020-05-01 14:38:13
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主要介绍 隐语义模型 LFM(latent factor model)。隐语义模型最早在文本挖掘领域被提出，用于找到文本的隐含语义，相关名词有 LSI、pLSA、LDA 等。在推荐领域，隐语义模型也有着举足轻重的地位。下述的实验设计见 推荐系统–用户行为和实验设计基本思想核心思想: 通过隐含特征(l... ...
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2020-02-04 13:36:11
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首先，回顾一元模型，然后引出贝叶斯学派的一元模型； 如图示： 一元模型中，不存在潜在主题，我们产生word的过程，相当于投骰子（V面）；那么整个文档集的分布是：(文档直接独立，word之间独立)p(W)=∏dD∏iNp(wi)=∏dD∏vVp(wv)cvp(W)=∏dD∏iNp(wi)=∏dD∏vV ...
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2020-01-04 20:47:15
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自然语言处理之LSA LSA(Latent Semantic Analysis), 潜在语义分析。试图利用文档中隐藏的潜在的概念来进行文档分析与检索，能够达到比直接的关键词匹配获得更好的效果。 LSA的核心思想 假设有 nn 篇文档，这些文档中的单词总数为 mm (可以先进行分词、去词根、去停止词操 ...
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编程语言 时间：
2019-07-29 21:33:59
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百面机器学习是一本记录面试问题的书，一方面，学习里面的问题和解答有助于我们更好的掌握机器学习，另一方面，以目录为索引，可以扩展我们的知识面，掌握应届生从事机器学习必备的技能。下面以章节为单位，记录书本的大纲内容。 第1章 特征工程 01 为什么要对数值类型的特征做归一化？ 对数值类型的特征做归一化可 ...
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2019-07-14 15:13:21
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最近学习主题模型pLSA、LDA，就想拿来试试中文。首先就是找文本进行切词、去停用词等预处理，这里我找了开源工具IKAnalyzer2012，下载地址：(：(注意：这里尽量下载最新版本，我这里用的IKAnalyzer2012.zip 这本版本后来测试时发现bug，这里建议IKAnalyzer2012 ...
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2019-04-15 18:10:26
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2. 隐语义模型 隐语义模型又可称为LFM（latent factor model），它从诞生到今天产生了很多著名的模型和方法，其中和该技术相关且耳熟能详的名词有pLSA、 LDA、隐含类别模型（latent class model）、隐含主题模型（latent topic model）、矩阵分解（ ...
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2019-01-02 12:39:59
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在windows上运行好好的项目，迁移到Linux上就遇到了很多问题，其中最为重要的是网站目录权限的设置，当然简单期间你可以用 命令 "chmod 777 -R you web site" ,这样你就不用担心项目运行的时候会涉及到权限问题。通常来说如果你的项目时部署在公网或者是部 署在租用的Linu ...
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2018-12-21 01:04:22
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