（一）LDA作用 传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个文档是相似的。 举个例子，有两个句子分别如下：  
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2024-05-04 19:03:09
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Overestimate or Underestimate，LDA and GGA 简 单谈谈LDA和GGA计算Cell Constants，Cohesive energy以及Surface energy的趋势，以及原因：文献，特别是很多应用方面的文献在谈到LDA和GGA时总会说LDA计算的晶格常数偏小，而GGA偏大，一般规律是如此，但对其原因没有过多的解释，久而 久之，大家也就默认，就是如此了。
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2024-06-05 08:35:18
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一.线性判别准则（LDA）LDA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”。 LDA算法既可以用来降维，又可以用来分类，但是目前来说，主要还是用于降维。在进行图像识别相关的数据分析时，LDA是一个有力的工具。 LDA算法的优缺点： 优点 1
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2024-04-01 21:39:33
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线性判别准则与线性分类编程实践一、线性判别准则（LDA）二、线性分类算法1.线性分类2.支持向量机（SVM）三、LAD算法测试1.处理鸢尾花数据集2.处理月亮数据集四、对月亮数据集进行SVM分类1.SVM分类2.多项式核3.高斯核 一、线性判别准则（LDA）LDA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。L
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2023-12-17 17:24:18
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数学建模算法总结 -算法应用场景和算法代码实现（1）1.文本主题提取算法-LDA算法分类：无监督学习方法建模应用方向：可以根据文本的词向量分布提取出，文本的主题分布输入：N个文本的文本词向量（w1,w2,w3,wn）,分类主题个数K 输出：各个文本分别数据k个主题的概率代码示例：# 主题数目
n_topics = 5
lda = LatentDirichletAllocation(n_topics
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2024-04-03 09:37:11
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0 前言LDA，可以分为下述5个步骤：
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
一个采样：Gibbs采样1 整体把握LDALDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种文档生成模型。它认为一篇文章是有多个主题的，而每个主题又对应着不同的词。一篇文章的构
1.LDA数学原理fisherface方法与eigenface方法比较2.LDA算法步骤LDA算法的主要优点PCA和LDA的分析比较 1.LDA数学原理所谓分类器，一般是将输入空间X，根据需要划分的类别，将输入空间划分为一些互不相交的区域，这些区域的边界一般叫做决策面（decision boundaries）。预测函数的形式不同，会使得决策面或者光滑，或者粗糙。其中有一种比较特别的就是判别面是参
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2024-04-06 08:38:19
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目录1.PCA算法优缺点2.LDA算法简介3.枯燥又简洁的理论推导4.python实战LDA5.下篇预告 1.PCA算法优缺点在上一篇推文中，我们详解了PCA算法。这是机器学习中最为常用的降维方法，能降低算法的计算开销，使得数据集更容易处理，且完全无参数的限制。但是，如果用户对观测对象有一定的先验知识，掌握了数据的一些特征，却很难按照预想的方法对处理过程进行干预，可能达不到预期的效果，在非高斯分布
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2024-05-04 14:29:23
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线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA），也称线性判别法，是由Fisher于1936年提出。基本思想和原理：
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2022-12-02 09:32:12
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在主成分分析（PCA）原理总结中，我们对降维算法PCA做了总结。这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA）做一个总结。LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用，因此我们有必要了解下它的算法原理。 在学习LDA之前，有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来，在自然语言处
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2024-05-27 16:51:26
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【本文作者】达观数据 夏琦【作者简介】夏琦，达观数据NLP组实习生，就读于东南大学和 Monash University，自然语言处理方向二年级研究生，师从知识图谱专家漆桂林教授。曾获第五届“蓝桥杯”江苏省一等奖、国家二等奖。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
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2024-04-07 14:22:25
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（1）多台手机同时注册账号： 利用改机软件伪造设备指纹
原创
2022-08-11 10:52:32
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一，nfs服务优缺点 NFS 是Network File System的缩写，即网络文件系统，可以让不同的客户端挂载使用同一个目录，作为共享存储使用，这样可以保证不同的节点客户端数据一致性，在集群架构中经常用到 NFS优点：简单、方便、可靠、稳定 NFS缺点： 1、存在单点故障 2、在高并发环境下，NFS性能有限(几千万以下pv的网站不是瓶颈，2千万PV/日) 3、多台客户
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2024-03-16 08:21:01
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集成学习方法通过组合多个弱基分类器来实现强分类器目的，从而提高分类性能。集成学习是一类算法，并不是指一个算法。集成学习策略有非常多种，包括数据层面、模型层面和算法层面三个方面集成，这方面由于研究非常广泛，论文非常多，可以去知网下载硕博论文，论文总结非常全面。常用的两种集成学习方法是：bagging袋装法，典型代表随机森林（Random Forests）和boosting提升法，典型代表GBDT（G
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2024-04-12 16:15:21
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Redis Cluster 核心技术Redis Cluster 是 redis的分布式解决方案，在 3.0版本正式推出 当遇到单机、内存、并发、流量等瓶颈时，可以采用 Cluster 架构方案达到负载均衡目的。 Redis Cluster 之前的分布式方案有两种：
1)客户端分区方案，优点分区逻辑可控，缺点是需要自己处理数据路由，高可用和故障转移等。
2) 代理方案，优点是简化客户端分布式逻辑和升
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2023-07-08 18:06:13
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什么是NFS服务 NFS（Network File System）即网络文件系统，它允许网络中的计算机之间通过TCP/IP网络共享资源。在NFS的应用中，本地NFS的客户端应用可以透明地读写位于远端NFS服务器上的文件，就像访问本地文件一样，也就是说客户端PC可以挂载NFS服务器所提供的目录并
原创
2017-07-22 10:05:32
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Entity Framework 是微软推荐出.NET平台ORM开发组件, 现在已放源代码. 以下我们来讨论一下优缺点和一些问题, 以下简称EF. 有兴趣可查询官网的Entity Framework 6 RoadMap. 高层视图： 改变在现有系统使用EntityFramework的优势是什么？ • All -in-1框架的类映
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2013-03-16 23:06:00
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Spring Boot的优点： 配置简单了 1.springboot内嵌了servlet容器，降低了对环境的要求，机器有java运行环境，可以将项目打包成jar包，通过java命令 java -jar ****.jar 来执行。 2.快速整合第三方框架，无需配置文件 3.解决了Spring的弊端 4.代码少了、配置文件少了、不需要对第三方框架烦恼了、项目...
原创
2022-02-10 10:37:54
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优点：吞吐量高，功能齐全，管理界面易用，社区活跃，性能极好，；缺点：吞吐量只是万级，erlang难以二次开发和掌控；集群动态扩展非常麻烦；使用场景：吞吐量不高而要求低延迟，并且不会频繁调整和扩展的场景。非常适合国内中小型互联网公司适用，因为管理界面非常友好，可以在界面进行配置和优化/集群监控。...
原创
2021-07-06 11:14:56
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mybatis
原创
2023-03-09 09:59:47
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