了解主题模型，一般都会提到几种最基础的生成模型：Unigram model、Mixture of unigram，pLSA，接下来简单介绍一下他们之间的区别： 1.Unigram model 左图可知，一篇文档由词生成，每个词有其出现的概率，所有词概率的乘积即得到生成文档的概率。 2.Mixture ...
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2018-10-20 23:45:03
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首先，创建一个 Eloquent 模型，生成的模型通常放在 app 目录中，但你可以通过 composer.json 随意地将它们放在可被自动加载的地方。所有的 Eloquent 模型都继承了 Illuminate\Database\Eloquent\Model 类。 创建模型实例的最简单方法是使用 ...
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2018-08-31 14:05:36
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在这一部分中我们所要展现的技术，可以为非线性、非单调的响应函数生成解释。我们可以把它们与前两部分提到的技巧结合起来，增加所有种类模型的可解释性。实践者很可能需要使用下列增强解释性技巧中的一种以上，为他们手中最复杂的模型生成令人满意的解释性描述。 代理模型 图14. 为了解释复杂神经网络而使用代理模型 ...
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2018-07-23 22:13:30
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1.引入命名空间：System.Xml 2.xml数据格式-xml存放位置 \XmlFiles\jgsj\AddAdminSuperItemInfo.xml <?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?> <!--新增行政监管事项信息--> <Data> <Admin ...
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2018-06-15 16:03:03
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概念理解 监督学习方法可分为两大类，即生成方法与判别方法，它们所学到的模型称为生成模型与判别模型。 判别模型：判别模型是学得一个分类面（即学得一个模型），该分类面可用来区分不同的数据分别属于哪一类； 生成模型：生成模型是学得各个类别各自的特征（即可看成学得多个模型），可用这些特征数据和要进行分类的数 ...
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2018-05-23 22:05:13
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www.sohu.com/a/159976204_717210 生成模型：基于联合概率~共生关系判别模型：基于条件概率~因果关系 生成模型之学习数据分布：1)概率密度函数估计 2)数据样本生成 模型目标：训练模型，生成样本模型，学习过程是让两者接近解决问题： 数据缺失-因为可以用生成模型自己生成数据 ...
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2018-04-29 13:33:16
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机器学习的任务是从属性X预测标记Y，即求概率P(Y|X)； 有监督学习 training data给了正确的答案即label，任务就是建立相应的模型，训练样本集外的数据进行分类预测。 生成式模型 生成模型学习一个联合概率分布P（x，y） 常见的判别方法有 k近邻法、感知机、决策树、逻辑回归、线性回归 ...
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2018-04-22 12:55:52
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一、浏览器内核—渲染引擎 渲染，就是根据描述或者定义构建数学模型，生成图像的过程。 浏览器内核主要的作用是将页面转变成可视化/可听化的多媒体结果，通常也被称为渲染引擎。将HTML/CSS/JavaScript文本及其他相应的媒体类型资源文件转换成网页。 上图中实线框内模块是所有移植的共有部分，虚线框 ...
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2018-04-01 16:04:53
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在看本篇之前请先去了解一下EF以及如何利用模型生成数据库 https://i.cnblogs.com/posts?categoryid=1107227 看Code First就可以了。 等你了解了EF以后 ①在Models里面创建3个类 Genre，Artist，Album public class ...
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2018-03-12 23:01:10
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