上回我门解读了第三章的简化操作,其实只要了解SpringJDBC操作 再了解Spring LDAP是一件非常容易得事,因为ldap使用的是最初的原理. 我们先简单说下第四章是干什么万应的就OK了 不去细说它了 因为我觉的没必要 . 第四章中所讲的就是先定义一个"查询执行者"的东西 里面有存放了dn(唯一的路径
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2024-07-17 10:47:26
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LDA是给文本建模的一种方法，属于生成模型。生成模型是指该模型可以随机生成可观测的数据，LDA可以随机生成一篇由N个主题组成的文章。通过对文本的建模，可以对文本进行主题分类，判断相似度等。LDA通过将文本映射到主题空间，即认为一篇文章有若干主题随机组成，从而获得文本间的关系。LDA模型有一个前提：bag of word。意思是认为文档就是一个词的集合，忽略任何语法或者出现顺序关系。生成一篇文档按照
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2024-08-02 16:43:34
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机器学习20_线性判别分析（LDA）详解（2021.07.07）一. 究极总结：投影后类内方差最小，类间方差最大。二. 知识理解LDA的思想非常朴素，给定训练样例集，设法将样例投影到一条直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近、异类样例的投影点尽可能远离。在对新样本进行分类时，将其投影到同样的这条直线上，在根据投影点的位置来确定新样本的类别。如下图所示：在将所有的点通过降维的思想投影到直线上之后，实
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2024-04-28 15:27:20
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LDA是比PLSA更“高级”的一种topic model。“高级”在哪里呢？－－它是一个Bayes Hierarchy Model。所谓Bayes Hierarchy Model说白了就是把模型的参数看作随机变量，这样可以引入控制参数的参数。说起来，比价绕。Topic model的一个通式为P(w|d) = sigma{ p(w|z)*p(z|d) }其中云里雾里的topic，说白了就是一个一元语
1. 采用 PCA 对男女生样本数据中的（身高、体重、鞋码、50m 成绩、肺活量） 共 5 个特征进行特征降维，并实现 LDA 算法对处理后的特征进行分类，计算 模型预测性能（包含 SE、SP、ACC 和 AUC），试分析 LDA 算法如果作为降维 技术对于各性能指标的影响。本文的运行环境是windows+Pycharm+python3.8。数据部分如下其中，男1女0，喜欢1不喜欢0，
前言本篇博文将详细讲解LDA主题模型，从最底层数学推导的角度来详细讲解，只想了解LDA的读者，可以只看第一小节简介即可。PLSA和LDA非常相似，PLSA也是主题模型方面非常重要的一个模型，本篇也会有的放矢的讲解此模型。如果读者阅读起来比较吃力，可以定义一个菲波那切数列，第 f(n) = f(n-1) + f(n-2) 天再阅读一次，直到这个知识点收敛。如果读者发现文章中的错误或者有改进之处，欢迎
机器学习实验报告〇、实验报告pdf可在该网址下载一、实验目的与要求二、实验内容与方法2.1 LDA算法学习与回顾2.1.1 LDA原理2.1.2 LDA的算法模型二分类模型多分类模型2.1.3 LDA的优化问题2.2 LDA的算法流程2.3 LDA算法等价模型2.3.1 除法及其调换位置2.3.2 减法模型及其调换位置2.3.3 除法正则模型2.3.4 减法正则模型三、实验步骤与过程3.1 比较
本文在我的上一篇博文 机器学习-特征选择(降维) 线性判别式分析(LDA) 的基础上进一步介绍核Fisher LDA算法。 之前我们介绍的LDA或者Fisher LDA都是线性模型，该模型简单，对噪音的鲁棒性较好，不容易过拟合，但是，简单模型的表达能力会弱一些，为了增加LDA算法的表达能力，我们可以将数据投影到非线性的方向上去。为了达到这个目的，我们可以先将数据
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2024-06-07 14:25:27
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LDA实验报告实验概述LDA，线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis），是模式识别的经典算法。基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后类内方差最小，类间方差最大。实验与思考关于LDA降维效果的思考左图是单纯最大化类间距离可是并不能把红蓝两类很好的区分开来，注意这时候w和(m1−m2)是平行的。右图则是使用
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2024-04-17 10:31:30
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在之前一篇博文《基于AADL的嵌入式软件的开发方法》中，大体提到了AADL的应用背景，并在《体系结构分析与设计语言AADL基础》中对AADL基本知识进行了整理，本文在此基础上，为了增强建模工具和验证工具Cheddar之间的互操作性，引入了AADL的四种经典通信设计模式：同步数据流模式、互斥模式、黑板模式和排队缓冲模式。一、同步数据流(Synchronous data-flows)模式1.描述在
主成分分析（收藏的能不能顺手点个赞啊，嘿嘿）主成分分析法(PCA)是一种高效处理多维数据的多元统计分析方法，将主成分分析用于多指标（变量）的综合评价较为普遍。笔者自从本科学习数学建模就开始接触该方法，但是一直没有系统地整理过，借这个机会总结一下，以备不时之需。该方法的基本思想是运用较少的变量去解释原始数据中的大部分变异，通过对原始数据相关矩阵内部结构关系的分析和计算，产生一系列互不相关的新变量。根
在文本挖掘中，有一项重要的工作就是分析和挖掘出文本中隐含的结构信息，而不依赖任何提前标注的信息。今天我要介绍的是一个叫做 LDA（Latent Dirichlet Allocation）的模型，它在过去十年里开启了一个领域叫主题模型。 从 LDA 提出后，不少学者都利用它来分析各式各样的文档数据，从新闻数据到医药文档，从考古文献到政府公文。一段时间内，LDA 成了分析文本信息的标准工具。从最原始的
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2024-05-13 11:02:43
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线性判别分析介绍一、模型二、推导投影减小类内方差增大类间距离损失函数 一、模型线性判别分析LDA是二分类的线性分类模型。LDA：Linear Discrimant AnalysisLDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的，这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以用一句话概括，就是“投影后类内方差最小，类间方差最大”，如下图所
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2024-05-16 02:22:47
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今天晚上看了lda算法的原理，深感自己知识的缺乏啊（Dirichlet分布、多项分布、图模型、Gibbs抽样）。这也让我深感惭愧，早就意识到自己数学知识的缺乏，但是一直没有补一下。 好吧，简单来总结一下现在对lda的理解（还有很多的地方不理解）。 1、用途： 判断两个文档的关联程度使用的方法是查看两个
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2024-05-09 16:29:53
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主题模型LDA的实现及其可视化pyLDAvis1. 无监督提取文档主题——LDA模型1.1 准备工作1.2 调用api实现模型2. LDA的可视化交互分析——pyLDAvis2.1 安装pyLDAvis2.2 结合gensim调用api实现可视化p.s. 保存结果为独立网页p.p.s. 加快prepare速度？2.3 如何分析pyLDAvis可视化结果2.3.1. **每个主题表示什么意义？**
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2024-02-22 14:12:34
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1、密封点数量不准确 工业企业LDAR项目多委托第三方进行检测，由于前几年由于检测费较高，为减少开支，很多企业只安排检测公司检测了部分密封点，造成密封点遗漏。也有少数企业为了从中谋私利，虚增密封点。 2、密封点台账要素不全 第三方检测公司良莠不齐，特别是在当前LDAR恶性竞争的白热化阶段，存在不少检测公司简化台账，比如未填写位置信息、工艺描述、不可达原因等信息。 3、编码格式不统一 虽然2015年
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2024-07-31 13:14:46
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PCA介绍------降维主成分分析（Principal Component Analysis），是一种用于探索高维数据的技术。PCA通常用于高维数据集的探索与可视化。还可以用于数据压缩，数据预处理等。PCA可以把可能具有线性相关性的高维变量合成为线性无关的低维变量，称为主成分（principal components），新的低维数据集会尽可能的保留原始数据的变量，可以将高维数据集映射到低维空间的
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2024-10-29 20:24:18
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Python机器学习算法实现Author：louwillMachine Learning Lab 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）是一种经典的线性分类方法。注意机器学习中还有一种用于NLP主题模型建模的潜在狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation）也简称为L
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2023-12-26 16:50:54
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使用 AppScan 进行扫描针对大型网站的扫描，我们按照戴明环 PDCA 的方法论来进行规划和讨论，建议 AppScan 使用步骤：计划（Plan）、执行（Do）、检查（check）、分析（Analysis and Action）。在计划阶段：明确目的，进行策略性的选择和任务分解。明确目的：选择合适的扫描策略了解对象：首先进行探索，了解网站结构和规模
本文介绍论文『LGD: Label-guided Self-distillation for Object Detection』，由旷视孙剑、张祥雨团队等提出标签引导的自蒸馏技术：《LGD》，被称为涨点神器！助力目标检测！（AAAI 2022 接收论文）详细信息如下：论文链接：https://arxiv.org/abs/2109.11496项目链接：未开源导言： 在本文中，作者提出了第一个用于目
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2024-05-17 13:17:53
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