mb649b884ce232e的博客_LDA_51CTO博客

鸿蒙开发者社区

WOT技术大会

公众号矩阵

移动端

短视频免费课程课程排行直播课软考学堂

全部课程厂商认证 IT技术 24年11月软考 PMP项目管理免费题库

在线学习

文章资源问答课堂专栏直播

51CTO

鸿蒙开发者社区

51CTO技术栈

51CTO官微

51CTO学堂

51CTO博客

CTO训练营

鸿蒙开发者社区订阅号

51CTO软考

51CTO学堂APP

51CTO学堂企业版APP

鸿蒙开发者社区视频号

51CTO软考题库

51CTO博客

首页
关注
排行榜
精品课程
免费直播
软考题库

科目全、试题精、讲解专业，扫码免费刷

搜索历史清空

热门搜索

查看【】的结果
写文章
创作中心
登录注册

# LDA

Probability Meature 概率测度

就是一个function u见wikiThe requiremenurning 0 for t

【】

转载 2023-06-29 11:02:31 69 阅读

Gibbs sampling 详解

http://cos.name/2013/01/lda-math-mcmc-and-gibbs-sampling/

99

转载 2023-06-29 10:10:28 17 阅读

EM 我的理解

E 1. 假定参数是theta， latent variable 是z 类似于seletor这种。我们先假定theta知道。求log MLE的的lower bound, 即q(z) = posterior distrbution of z. 即给定一个函数，我们求出qz的形式，能使得其是MLE的tightest lower boundM 2. 再求theta，来maximize 这个lower

hive

html

原创 2023-06-29 10:07:55 26 阅读

本地使用git进行版本控制

1. git initcreate an empty repos. Now we don't have master branch yet.2. git add dirNameadd all the files for staged3. git com

git

原创 2023-06-29 10:07:48 68 阅读

Topic Model Gibbs Sampling Inference 步骤

1. difference between hidden variables and hyperparameter2. procudrestep 1: the complete-data likelihood, given hyperp observed data

sed

原创 2023-06-29 10:07:44 13 阅读

EM 算法理解

对于model中含有hidden variables and parameters 来说，我们可以先随机初始化parameter，e.g. alpha in ldaE step求

后验概率

html

初始化

原创 2023-06-29 10:07:36 73 阅读

ubuntu如何使用david blei 的hLDA code

因为blei的code是在mac写的，在ubuntu上，我们需要对Makefile 进行如下修改，1. CFLAGS_MAC中的-fast 删除2. MAC_LDFLAGS = -lgsl -lgslcblas 后面加上 -lm

ubuntu

原创 2023-06-29 10:07:20 38 阅读

generative model 与 discriminative model 进一步理解

g model 就是意淫p(x,y)的产生过程，这个过程可以任意复杂，只要能够inferenc

pp

原创 2023-06-29 10:03:03 13 阅读

topic model的分类及设计原则

topic model的介绍性文章已经很多，在此仅做粗略介绍，本文假设读者已经较为熟悉Topic

层次结构

概率分布

数据集

转载 2023-06-29 10:02:09 35 阅读