感谢皮果提的文章: http://blog.csdn.net/itplus/article/details/12038441 http://blog.csdn.net/itplus/article 皮果提是个大牛! 本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料.初步看了看,觉得数学味挺浓,一时引起了很大的兴趣:再看看,就有整理一份资料的冲动了.网上查到

1.OpenCV中LDA类的声明 //contrib.hpp class CV_EXPORTS LDA { public: // Initializes a LDA with num_components (default 0) and specifies how // samples are aligned (default dataAsRow=true). LDA(int num_components = 0) : _num_components(num_components) {}; //

1. LDA基础知识 LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种主题模型.LDA一个三层贝叶斯概率模型,包含词.主题和文档三层结构. LDA是一个生成模型,可以用来生成一篇文档,生成时,首先根据一定的概率选择一个主题,然后在根据概率选择主题里面的一个单词,这样反复进行,就可以生成一篇文档:反过来,LDA又是一种非监督机器学习技术,可以识别出大规模文档集或语料库中的主题. LDA原始论文给出了一个很简单的例子.Arts.Budgets.Children.Educatio

转载自:最全的运营推广方案,教你如何从零开始运营APP(http://www.kusocial.com/9319 ) 最全的运营推广方案,教你如何从零开始运营APP 2014-10-07 • 运营 • • 打酱油的 从移动互联网市场总监岗位出发,从几个方面来阐述移动互联网部门如何制定一份运营推广策划案,至于关于移动互联网,移动电商是大趋势这些虚的.空泛的文字,不展开说了. 一.竞品分析 1.选择竞品,做好定位(选择两个产品最好,最多三个) 如何获取竞品? A.百度搜索类似产品关键词,假设你的产品

在LDA模型原理篇我们总结了LDA主题模型的原理,这里我们就从应用的角度来使用scikit-learn来学习LDA主题模型.除了scikit-learn,  还有spark MLlib和gensim库也有LDA主题模型的类库,使用的原理基本类似,本文关注于scikit-learn中LDA主题模型的使用. 1. scikit-learn LDA主题模型概述 在scikit-learn中,LDA主题模型的类在sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocatio

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52912179 Spark上实现LDA原理 LDA主题模型算法 [主题模型TopicModel:隐含狄利克雷分布LDA] Spark实现LDA的GraphX基础 在Spark 1.3中,MLlib现在支持最成功的主题模型之一,隐含狄利克雷分布(LDA).LDA也是基于GraphX上构建的第一个MLlib算法,GraphX是实现它最自然的方式. 有许多算法可以训练一个LDA模型.我们选择EM算法,因为它

有以下C++类 #pragma pack(push) #pragma pack(1) class task /*:public OSThread*/{ //public: // void Entry(); //private: // int a; // int b; }; #pragma pack(pop) sizeof(task) =1 去掉一字节对齐,sizeof(task)=1 ,所以说即使是一个空的类也会占用一个1字节,也必须占,如果不存在内存,那么这类就不存在了,也就无法实例化这个类了

什么是LDA? LDA是基于贝叶斯模型的,涉及到贝叶斯模型离不开“先验分布”,“数据(似然)”和"后验分布"三块.贝叶斯相关知识:先验分布 + 数据(似然)= 后验分布. 贝叶斯模型通过数学和概率的形式表达, 设 似然(数据)为二项分布: 其中p我们可以理解为好人的概率,k为好人的个数,n为好人坏人的总数.似然(数据)较为容易理解,但是先验分布较难,因为要求先验分布和数据(似然)对应的二项分布集合后,得到的后验分布在后面还可以作为先验分布!即是说,我们希望先验分布和后验分布的形式应该是

判别分析(discriminant analysis)是一种分类技术.它通过一个已知类别的“训练样本”来建立判别准则,并通过预测变量来为未知类别的数据进行分类.判别分析的方法大体上有三类,即Fisher判别.Bayes判别和距离判别. Fisher判别思想是投影降维,使多维问题简化为一维问题来处理.选择一个适当的投影轴,使所有的样品点都投影到这个轴上得到一个投影值.对这个投影轴的方向的要求是:使每一组内的投影值所形成的组内离差尽可能小,而不同组间的投影值所形成的类间离差尽可能大. Bayes判别

LDA算法 对于两类问题的LDA(Matlab实现) function [ W] = FisherLDA(w1,w2) %W最大特征值对应的特征向量 %w1 第一类样本 %w2 第二类样本 %第一步:计算样本均值向量 m1=mean(w1);%第一类样本均值 m2=mean(w2);%第二类样本均值 m=mean([w1;w2]);%总样本均值 %第二步:计算类内离散度矩阵Sw n1=size(w1,1);%第一类样本数 n2=size(w2,1);%第二类样本数 %求第一类样本的散列矩阵s1

相信对于继承和多态的概念性我就不在怎么解释啦!不管你是.Net还是Java面向对象编程都是比不缺少一堂课~~Net如此Java亦也有同样的思想成分包含其中. 继承,多态,封装是Java面向对象的3大特征. 继承 如果用.Net写一个A类继承B类的话,写法会是大致如下: Public Class A : B{ ....... } Java的话却要通过extends关键字在声明类的时候指定其父类(基类),所以上面的.Net写法要转换成Java的话应该是下面的样子: Public clas A ext

转自:http://www.cnblogs.com/wentingtu/archive/2011/12/22/2297426.html 如果说 K-means 和 GMM 这些聚类的方法是古代流行的算法的话,那么这次要讲的 Spectral Clustering 就可以算是现代流行的算法了,中文通常称为“谱聚类”.由于使用的矩阵的细微差别,谱聚类实际上可以说是一“类”算法. Spectral Clustering 和传统的聚类方法(例如 K-means)比起来有不少优点: 和 K-medoids

转:http://blog.pluskid.org/?p=287 如果说 K-means 和 GMM 这些聚类的方法是古代流行的算法的话,那么这次要讲的 Spectral Clustering 就可以算是现代流行的算法了,中文通常称为“谱聚类”.由于使用的矩阵的细微差别,谱聚类实际上可以说是一“类”算法. Spectral Clustering 和传统的聚类方法(例如 K-means)比起来有不少优点: 和 K-medoids 类似,Spectral Clustering 只需要数据之间的相似度

讲授LDA基本思想,寻找最佳投影矩阵,PCA与LDA的比较,LDA的实际应用 前边讲的数据降维算法PCA.流行学习都是无监督学习,计算过程中没有利用样本的标签值.对于分类问题,我们要达到的目标是提取或计算出来的特征对不同的类有很好的区分度,由于没有用样本的标签值,会导致一个问题,不同的两类样本,如A和B类投影之后交杂在一起无法区分开来,所以这种投影结果对于分类是不利的.线性判别分析LDA是以分类为目的的降维投影技术,把向量X变换为Y,Y的维数更低 ,Y要对分类比较有利能把不同的类有效的区分开来.

<程序设计教学法--以Java程序设计为例> 当老师上的第一门课就是<Java程序设计>,工作以来,断断续续上了近十次课了吧.十几年来,教材.课程内容.教学方法.教学手段不断改变.不断尝试,最近自己才感觉形成了较好的一套方法.教书是人类事业中很少能从自己的过去获益的一类,总结一下过去,也许对自己.对别人都有好处. 教师角色 <如何成为卓越的大学老师 >一书中说优秀的老师相信知识是构建出来的,优秀的老师可以构建一个自然的.批判性的学习环境,促进学生成为深度学习者,并对学生

软件产品案例分析--K米 第一部分 调研,评测 评测 个人第一次上手体验 使用的第一款点歌软件,以为就是个遥控而已,使用后发现功能还挺多,能点挺久.觉得很方便,不用挤成一堆点歌了.K米的脸蛋(UI)好看,格调我喜欢. BUG Bug1.微信授权登录,授权了非直接登录而是跳到输入手机号获取验证码,那这授权登陆就没有意义.其次不提交手机号和验证码就不让返回,感觉不是bug,但个人认为不合理. Bug2.在"模仿"菜单里面点歌,一直(刷新.重登)都是显示点播失败,但仍然出现在已点歌列表.有时

从移动互联网市场总监岗位出发,从几个方面来阐述移动互联网部门如何制定一份运营推广策划案,至于关于移动互联网,移动电商是大趋势这些虚的.空泛的文字,不展开说了. 一.竞品分析 1.选择竞品,做好定位(选择两个产品最好,最多三个) 如何获取竞品? A.百度搜索类似产品关键词,假设你的产品是一款三国主题的卡牌游戏,你可以输入主要关键词“三国 ”,一般排在自然排名前面,百度竞价推广前面的产品都是竞品. B.各大移动应用市场上用关键词查找,如36091应用市场,应用宝,豌豆荚等. C.行业网站上查找最新信

编者按:当人们在做技术创新时,我们在做“外包产业“:当人们在做制造产业,我们在做”服务产业“:江人们在做AI智能时,我们在做”物联网“崛起,即使有一个落差,但红色热土从不缺少成长激情. 本期摘自上月初在鹰潭市举办的一场物联网高峰论坛,以著江西发展之管窥! 新闻发布会现场(黄玉婷 摄) 9月1日,省政府新闻办.省工信委.鹰潭市政府.中国信息通信研究院联合召开江西省移动物联网发展战略新闻发布会.省工信委副主任王亦斌发布江西移动物联网发展战略,介绍江西省移动物联网发展的总体思路.目标及任务等有关情况:

Ref: http://scikit-learn.org/stable/modules/lda_qda.html Ref: http://bluewhale.cc/2016-04-10/linear-discriminant-analysis.html Ref: http://blog.csdn.net/lizhe_dashuju/article/details/50329663 [该系列,作者很用心,讲得很通透] 线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)简称LD

目录 第一周(深度学习的实践层面) 第二周(优化算法) 第三周(超参数调试.Batch正则化和程序框架) 目标: 如何有效运作神经网络,内容涉及超参数调优,如何构建数据,以及如何确保优化算法快速运行,从而使学习算法在合理时间内完成自我学习. 第一周(深度学习的实践层面) 如何选取一个神经网络的训练集.验证集和测试集呢? 如果数据量比较少,例如只有100条,1000条或者1万条数据,按照60%.20%.20%划分是比较合理的,但是在目前大部分数据都是远远大于这个数理级,也可以说是大数据规模的级别.

Softmax Regression模型 由于Logistics Regression算法复杂度低,容易实现等特点,在工业中的到广泛的使用,但是Logistics Regression算法主要用于处理二分类问题,若需要处理的是多分类问题,如手写字的识别,即识别{0,1,2,3,4,5,6,7,8,9}中的数字,此时需要使用能够处理多分类问题的算法. Softmax Regression算法是Logistics Regression算法在多分类问题上的推广,主要用于处理多分类问题,其中,任意两个类