在阅读本文之前,建议首先阅读“简单易学的机器学习算法——word2vec的算法原理”(眼下还没公布)。掌握例如以下的几个概念: 什么是统计语言模型 神经概率语言模型的网络结构 CBOW模型和Skip-gram模型的网络结构 Hierarchical Softmax和Negative Sampling ...
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编程语言 时间:
2017-08-16 17:11:29
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介绍 Apache DataFu分两部分,本文介绍的是其Pig UDF的部分。代码在Github上开源(除了代码外。也有一些slides介绍链接)。 DataFu里面是一些Pig的UDF。主要包含这些方面的函数: bags、geo、hash、linkanalysis、random、sampling、 ...
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Web程序 时间:
2017-08-15 21:49:41
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CBOW和Skip-gram模型 word2vec有两个模型,分别是CBOW和Skip-gram模型。这两个模型又都可以有两种优化方法。分别是 Hierarchical Softmax与Negative Sampling 。所以实现word2vec有四种方式: 2013年末,Google发布的wor ...
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2017-08-14 23:35:48
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在word2vec原理篇中,我们对word2vec的两种模型CBOW和Skip-Gram,以及两种解法Hierarchical Softmax和Negative Sampling做了总结。这里我们就从实践的角度,使用gensim来学习word2vec。 1. gensim安装与概述 gensim是一 ...
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2017-08-03 15:03:39
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import sysimport randomimport stdarrayimport stdiom = int(sys.argv[1])n = int(sys.argv[2])# Initialize array perm = [0,1,...,n-1]perm = stdarray.creat ...
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2017-07-31 15:51:14
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欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法、技术、应用感兴趣的同学增加。 接下来重点讲一下RBM模型求解方法。其有用的依旧是梯度优化方法,可是求解须要用到随机採样的方法。常见的有:Gibbs Sampli ...
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2017-07-24 21:31:00
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Latent Dirichlet Allocation (LDA)是一个主题模型,可以对文本进行建模。得到文档的主题分布。经常使用的模型參数预计方法有Gibbs Sampling和Variational Inference,网上有许多关于LDA的介绍,最为经典的比如Rickjin的《LDA数学八卦》 ...
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2017-07-22 13:30:13
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我们的技术人员动态地采样,考虑使用情况,并设置水平。 我的问题与动态抽样有关。 它真正做什么,什么时候考虑使用它,以及可以设置的所有不同级别的含义是什么? 动态采样首先在Oracle9 i数据库版本2中可用。基于成本的优化器(CBO)可以在硬解析过程中对查询引用的表进行采样,以确定未分析段的更好的默 ...
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2017-07-06 18:50:57
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An analog-to-digital converter (abbreviated ADC) is a device that uses sampling to convert a continuous quantity to a discrete time representation in ...
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2017-06-30 15:36:44
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http://cos.name/2013/01/lda-math-mcmc-and-gibbs-sampling/ http://blog.csdn.net/lin360580306/article/details/51240398 随机模拟(或者统计模拟)方法有一个很酷的别名是蒙特卡罗方法(Mon ...
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2017-06-28 23:13:08
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313