# PLSA（Probabilistic Latent Semantic Analysis）的Java实现
## 简介
PLSA（Probabilistic Latent Semantic Analysis）是一种用于文本挖掘和信息检索的概率模型。它通过将文档建模为隐含的语义主题的混合来捕捉文档之间的语义关系。在PLSA模型中，每个文档都可以由一组概率分布表示，其中每个概率分布代表一个语义主题
原创
2023-08-08 08:34:21
34阅读
原创
2021-08-04 10:27:07
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D...
原创
2023-01-01 17:17:28
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Welcome To My Blog 上一篇文章介绍了文本建模之Unigram Model，但这个模型
原创
2023-01-18 10:22:34
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PLSA (概率潜语义分析) 是基于 双模式 和 共现 的数据分析方法延伸的经典的统计学方法。概率潜语义分析 应用于信息检索，过滤，自然语言处理，文本的机器学习或者其他相关领域。概率潜语义分析 与 标准潜语义分析 的不同是，标准潜在语义分析是以 共现表（就是共现的矩阵）的奇异值分解的形式表现的，而概率潜在语义分析却是基于派生自 LCM 的混合矩阵分解。考虑到word和doc共现形式，概率潜语义分析
plsa中的d variable，如果p(z|d)服从multinomial，那么d=theta
原创
2023-06-29 10:03:31
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python中的文本处理 David Mertz 博士总裁，Gnosis Software, Inc.与其它几种流行的脚本语言一样，Python 是一种用于浏览和处理文本数据的优秀工具。本文为 Python 的初学者概述了 Python 的文本处理工具。文章说明了规则表达式的一些常规概念，并提供了处理文本时，什么情况下应使用（或不使用）规则表达式的建议。什么是 Python？Python 是由 G
目录
LSA/LSI
PLSA
潜在狄利克雷分配（latent Dirichlet allocation，LDA)
伯努利分布（Bernoulli Distribution）
二项分布（Binomial Distribution）
多项分布（Multinomial Distribution）
贝塔分布（beta distribution）
狄利克雷分布（Dirichlet distributio
原创
2021-07-16 09:40:14
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PLSA最大化下面函数： 简化后，最大化下面函数： 。 —————————————————————————————————————————————————————————————————————————— 我们用期望最大值化算法（EM），求上述式子的最大值， 初始化： ， E步：计算 。 （固定。，
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2017-04-22 13:43:00
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在这篇文章中，我们讨论了基于gensim 包来可视化主题模型 (LDA) 的输出和结果的技术 。介绍我们遵循结构化的工作流程，基于潜在狄利克雷分配 (LDA) 算法构建了一个主题模型。在这篇文章中，我们将使用主题模型，探索多种策略以使用matplotlib 绘图有效地可视化结果 。相关视频：文本挖掘主题模型（LDA）及R语言实现我将使用 20 个新闻组数据集
1. pLSA中 是用MLE or MAP来做parameter estimation的，即把p(z|w) 看做a unknown fu
原创
2023-06-29 10:01:23
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面向对象的基本特征：继承，封装，多态类的定义和使用 类的创建语句 class 语句 语法：class 类名（继承列表）:
'''类的文档字符串'''
实例方法
类变量
类方法
静态方法示例代码：#创建类
class Dog:
'''此语句用来定义一个类型'''
pass
print(Dog) <class '__main__.Dog'&
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2023-09-21 22:41:56
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https://github.com/huiluczP/finiteAutomata/blob/master/NFA.py求解问题的思路数据结构的设计参考了NFA的定义，NFA是一个5-元组：M = (Q, ∑, Δ, s, F)其中：Q是状态的有限集 ∑是有穷字母表 s是开始状态 F含于Q，结束状态集 Δ状态
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2023-10-01 10:00:44
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1. 学习了一下lru_cache的实现方式 # lru.py import weakref class LinkNode: __slots__ = ["value", "prev", "next", "__weakref__"] def __init__(self, value=None): se ...
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2021-07-18 18:27:00
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''' 队列 Queue 先进先出 ''' class MyQueue: def __init__(self): self.items = [] def isEmpty(self): return self.items == [] # 入队列 def enqueue(self, item): sel ...
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2021-09-06 19:46:00
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什么是adaboost? Boosting，也称为增强学习或提升法，是一种重要的集成学习技术，能够将预测精度仅比随机猜度略高的弱学习器增强为预测精度高的强学习器，这在直接构造强学习器非常困难的情况下，为学习算法的设计提供了一种有效的新思路和新方法。作为一种元算法框架，Boosting几乎可以应用于所
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2020-05-15 17:37:00
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PCA 实现： from __future__ import print_functionfrom sklearn import datasetsimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.cm as cmximport matplotlib.colors as colorsimport numpy as np# matplotlib inl
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2019-08-26 21:05:00
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为了避免由于一些网络或等其他不可控因素，而引起的功能性问题。比如在发送请求时，会因为网络不稳定，往往会有请求超时的问题。 这种情况下，我们通常会在代码中加入重试的代码。重试的代码本身不难实现，但如何写得优雅、易用，是我们要考虑的问题。 这里要给大家介绍的是一个第三方库 - Tenacity （标题中
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2020-07-22 17:08:00
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#给一个点，我们能够根据这个点知道一些内容class Node(object): def __init__(self,val): #定位的点的值和一个指向 self.val=val #指向元素的值,原队列第二元素 self.next=None #指向的指针class stack(object): def __init__(self):...
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2023-01-12 23:47:36
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python实现队列python实现队列python实现队列
原创
2021-08-02 13:48:04
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