一. LSA 1. LSA原理 LSA(latent semantic analysis)潜在语义分析，也被称为 LSI(latent semantic index)，是 Scott Deerwester, Susan T. Dumais 等人在 1990 年提出来的一种新的索引和检索方法。该方法和 ...
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2016-12-25 18:45:34
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今天在做隐藏微信右上角的分享按钮 百度查到的一串代码，挺好用的 也看了一下别的 查到一篇文章：http://www.2cto.com/weixin/201511/451592.html 作者：人在钱途 为防找不到，就干脆拷贝了一份。 以下为文章中的内容： 之前写了一篇关于这个WeixinJSBrid ...
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2016-11-30 19:51:36
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一、Oracle 下载 http://www.oracle.com/technetwork/database/enterprise-edition/downloads/index.html 版本分为 c(cloud) g(grid) i(internet) 二、Oracle安装 1. 选中刚才下到的 ...
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2016-11-13 01:23:03
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一个新时代起源
价值
评价标准
pLSA和MPI
LDA和MapReduce
Rephil和MapReduce
Docker改变世界Docker
boot2docker
CoreOS
Go语言
交叉编...
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2016-11-08 14:26:40
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了解LDA需要明白如下数学原理：
一个函数：gamma函数
四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布
一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架
两个模型：pLSA、LDA（文...
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2016-10-21 20:22:07
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PLSA隐变量主题模型，公式推导网上也好，还是书上也好，都属于从略。 但是无论对于新手来说，还是老手，从略是不合适的，这不是一个科学对待的态度。机器学习就这么几个模型，从略是不是也对不起自己了 好了，闲话少说： 这是第一步，都是使用的条件概率公式，当然，分母p(di,wj)的分解，使用的是CK方程， ...
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2016-09-04 17:10:17
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最近接触了pLSA模型，由于该模型中引入了主题作为隐变量，所以需要使用期望最大化（Expectation Maximization）算法求解。 为什么需要EM算法 数理统计的基本问题就是根据样本所提供的信息，对总体的分布或者分布的数字特征作出统计推断。所谓总体，就是一个具有确定分布的随机变量，来自总 ...
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2016-08-16 19:57:14
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俗话说“庙小妖风大，水浅王八多”，作为一名自然语言处理的水货研究生，通常只是对论文有着一知半解的了解，然而因为毕竟人老了年纪大容易忘事，有时候还是想把这一知半解的想法用文字写出来，以便之后回顾，看官勿喷，水货要开始动笔了。
文本建模是自然语言处理领域中很基础的内容，而且也已经被研究了千万遍，这个系列我主要的思路是从LSA->pLSA->unigram model ->LDA，其中p...
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2016-05-07 10:12:49
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“庙小妖风大，水浅王八多”。还是这句话，这是业余研究生的文本建模系列之二：关于pLSA。前述就到此。
pLSA:Probabilistic Latent Senmantic Indexing.是Hoffman在1999年提出的基于概率的隐语义分析【1】。之所以说是probabilistic，是因为这个模型中还加入了一个隐变量：主题Z ，也正因为此，它被称之为主题模型。
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2016-05-07 10:12:31
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LDA：Latent Dirichlet Allocation 是一个很著名的文本模型，最初是在2003年被一群大牛提出的，包括David M.Blei 、Andrew Y.Ng等。和之前的pLSA文本模型相比，LDA算是贝叶斯观点的pLSA,所谓贝叶斯观点，就是什么都是不确定的，不像pLSA中的p(z|d)，虽然是个隐变量，但是还是确定的值，然而对于贝叶斯学派观点，其概率是不确定的，该概率符合某...
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2016-05-07 10:12:14
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