自然语言的话题topic分析 非监督学习 使用NMF非负矩阵分解提取文章话题，NMF是在矩阵中所有元素均为非负数约束条件之下的矩阵分解方法(NMF的基本思想可以简单描述为：对于任意给定的一个非负矩阵A，NMF算法能够寻找到一个非负矩阵U和一个非负矩阵V，使得满足 ，从而将一个非负的矩阵分解为左右两个 ...
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2019-02-19 15:08:12
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一、使用非负最小二乘法 "Non negative matrix factorisation using non negative least squares" 问题 给定一个矩阵$A$,将其分解成两个非负的因子： $$ A_{M \times N} \approx W_{M \times K} \ ...
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2019-01-13 16:06:10
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在文本主题模型之潜在语义索引(LSI)中，我们讲到LSI主题模型使用了奇异值分解，面临着高维度计算量太大的问题。这里我们就介绍另一种基于矩阵分解的主题模型：非负矩阵分解(NMF)，它同样使用了矩阵分解，但是计算量和处理速度则比LSI快，它是怎么做到的呢？ 1. 非负矩阵分解(NMF)概述 非负矩阵分 ...
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2018-12-04 13:11:14
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NMF非负矩阵分解初探 简介 数据可以表示为一个矩阵 $V$，列 $v_n$ 是采样点而行代表特征features。我们想把这个矩阵$V$因式分解为两个未知的矩阵 $W$ 和 $H$ $$ V \approx \hat{V} \equiv WH$$ 这里面 $W$ 是一个经常性出现的patterns ...
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2018-07-05 16:03:17
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1、交叉验证 交叉验证（Cross validation)，交叉验证用于防止模型过于复杂而引起的过拟合.有时亦称循环估计， 是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。 于是可以先在一个子集上做分析， 而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证。 一开始的子集被称为训练集。而其它的子集则被称为 ...
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2017-10-18 00:21:54
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一、矩阵分解回想 在博文推荐算法——基于矩阵分解的推荐算法中，提到了将用户-商品矩阵进行分解。从而实现对未打分项进行打分。矩阵分解是指将一个矩阵分解成两个或者多个矩阵的乘积。对于上述的用户-商品矩阵(评分矩阵)，记为Vm×nV_{m\times n}。能够将其分解成两个或者多个矩阵的乘积，如果分解成 ...
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2017-08-10 10:06:09
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恢复内容开始 今天学习第一周的第二课时：降维。 一、PCA主成分分析 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），是一种统计方法，直观来讲是把数据按照weights来筛选出主成分消除（或者隐蔽）不太重要的方面，使得高纬度数据投射到低维度。 直观来讲是应用了统计学上 ...
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2017-05-21 18:44:54
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作者：桂。 时间：2017-04-14 06:22:26 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6685811.html 声明：欢迎被转载，不过记得注明出处哦~ 前言 之前梳理了一下非负矩阵分解（Nonnegative matrix factorization ...
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2017-04-15 14:38:55
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作者：桂。 时间：2017-04-13 07:43:03 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6702188.html 声明：欢迎被转载，不过记得注明出处哦~ 前言 前面分析了非负矩阵分解（NMF）的应用，总觉得NMF与谱聚类（Spectral cluste ...
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2017-04-13 20:20:25
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作者：桂。 时间：2017-04-07 07:11:54 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6679325.html 声明：欢迎被转载，不过记得注明出处哦~ 前言 最近发这类文章，动不动就被管理员从首页摘除，如果你觉得这个文章还说得过去，麻烦帮忙点个赞吧， ...
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2017-04-07 19:49:53
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