pythonLDA模型作用

lda模型的python实现

LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种文档主题生成模型,最近看了点资料,准备使用python实现一下.至于数学模型相关知识,某度一大堆,这里也给出之前参考过的一个挺详细的文档lda算法漫游指南 这篇博文只讲算法的sampling方法python实现. 完整实现项目开源python-LDA lda模型变量申请及初始化 # #伪代码 # 输入:文章集合(分词处理后),K(类的个数) 输出:已经随机分派了一次的lda模型 begin 申请几个统计量: p 概率向量 维度

CSS基础知识（颜色、伪类、盒子模型）

6.设置颜色单位 L    普通英文单词 {color : 属性值red;} 此方法简单,便捷.但设置的颜色在不同浏览器中,可能显示的颜色出现差异 * 三原色 - 红.绿.蓝 L   颜色的八进制方式 格式:rgb(数字,数字,数字),数字范围是0 ~ 255  r红色g绿色b蓝色 L      颜色的十六进制方式 格式:#红色绿色蓝色,范围是00 ~ FF   eg: #ff0000或#f00 7.伪类 作用:为<a>元素添加样式 :link - 设置链接元素未访问的样式         

全面理解Java内存模型(JMM)及volatile关键字(转载)

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全面理解Java内存模型(JMM)及volatile关键字

[版权申明]未经博主同意,谢绝转载!(请尊重原创,博主保留追究权) http://blog.csdn.net/javazejian/article/details/72772461 出自[zejian的博客] 本篇主要结合博主个人对Java内存模型的理解以及相关书籍内容的分析作为前提,对JMM进行较为全面的分析,本篇的写作思路是先阐明Java内存区域划分.硬件内存架构.Java多线程的实现原理与Java内存模型的具体关系,在弄明白它们间的关系后,进一步分析Java内存模型作用以及一些必要的实现手

TensorFlow 自定义模型导出：将 .ckpt 格式转化为 .pb 格式

本文承接上文 TensorFlow-slim 训练 CNN 分类模型(续),阐述通过 tf.contrib.slim 的函数 slim.learning.train 训练的模型,怎么通过人为的加入数据入口(即占位符)来克服无法用于图像推断的问题.要解决这个问题,最简单和最省时的方法是模仿.我们模仿的代码是 TensorFlow 实现的目标检测 API 中的文件 exporter.py,该文件的目的正是要将 TensorFlow-slim 训练的目标检测模型由 .ckpt 格式转化为.pb 格式,

全面理解Java内存模型(JMM)及volatile关键字（转）

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NLP传统基础（2）---LDA主题模型---学习文档主题的概率分布（文本分类/聚类）

一.简介 https://cloud.tencent.com/developer/article/1058777 1.LDA是一种主题模型 作用:可以将每篇文档的主题以概率分布的形式给出[给定一篇文档,推测其主题分布].我们的目标是找到每一篇文档的主题分布和每一个主题中词的分布. 从而通过分析一些文档抽取出它们的主题(分布)出来后,便可以根据主题(分布)进行主题聚类或文本分类. 2.同时,它是一种典型的词袋模型 即一篇文档是由一组词构成,词与词之间没有先后顺序的关系. 此外,一篇文档可以包含多个

五、生产者消费者模型_ThreadLocal

1.生产者消费者模型作用和示例如下:1)通过平衡生产者的生产能力和消费者的消费能力来提升整个系统的运行效率 ,这是生产者消费者模型最重要的作用2)解耦,这是生产者消费者模型附带的作用,解耦意味着生产者和消费者之间的联系少,联系越少越可以独自发展而不需要收到相互的制约备注:对于生产者消费者模型的理解将在并发队列BlockingQueue章节进行说明,本章不做详细介绍. package threadLearning.productCustomerModel; /* wait/notify 机制:以资

Deep learning：四十九(RNN-RBM简单理解)

前言: 本文主要是bengio的deep learning tutorial教程主页中最后一个sample:rnn-rbm in polyphonic music. 即用RNN-RBM来model复调音乐,训练过程中采用的是midi格式的音频文件,接着用建好的model来产生复调音乐.对音乐建模的难点在与每首乐曲中帧间是高度时间相关的(这样样本的维度会很高),用普通的网络模型是不能搞定的(普通设计网络模型没有考虑时间维度,图模型中的HMM有这方面的能力),这种情况下可以采用RNN来处理,这里的R

【UML 建模】UML建模语言入门 -- 静态图详解 类图 对象图 包图 静态图建模实战

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AngularJS双向数据绑定

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day13-(事务&amp;mvc&amp;反射补充)

回顾: jsp: java服务器页面 jsp的脚本 jsp的注释 html注释 java注释 jsp注释 <%-- --%> jsp的指令 page:声明页面一些属性 重要的属性: import pageEncoding contentType 了解属性 isErrorPage:一旦他的值为true jsp页面就是可以使用exception内置对象 include:静态包含,(内容) taglib:导入标签库 jsp的内置对象 9个 out request response session e

java 三大框架 struct2部分 实现增删该查操作

1.三层架构    表现层:接收和处理请求.        MVC模型:它是一个表现层模型.    业务层:处理程序业务需求.    持久层:对数据库操作的.2.MVC模型    M:Model        模型    作用是封装数据的. 目前就是实体类作为模型.    V:View        视图    作用是展示数据的.  JSP/HTML    C:Controller    控制器    作用是控制程序流转的.Servlet/Filter 3.Servlet和Filter    共

深度学习读书笔记之RBM（限制波尔兹曼机）

深度学习读书笔记之RBM 声明: 1)看到其他博客如@zouxy09都有个声明,老衲也抄袭一下这个东西 2)该博文是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 3)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应,更有些部分本来就是直接从其他博客复制过来的.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系老衲删除或修改,直到相关人士满意为止. 4)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢.

Spark ML Pipeline简介

Spark ML Pipeline基于DataFrame构建了一套High-level API,我们可以使用MLPipeline构建机器学习应用,它能够将一个机器学习应用的多个处理过程组织起来,通过在代码实现的级别管理好每一个处理步骤之间的先后运行关系,极大地简化了开发机器学习应用的难度.        Spark ML Pipeline使用DataFrame作为机器学习输入输出数据集的抽象.DataFrame来自Spark SQL,表示对数据集的一种特殊抽象,它也是Dataset(它是Spar

UML建模语言入门 -- 静态图详解 类图 对象图 包图 静态图建模实战

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快来看看Google出品的Protocol Buffer，别只会用Json和XML了

前言 习惯用 Json.XML 数据存储格式的你们,相信大多都没听过Protocol Buffer Protocol Buffer 其实 是 Google出品的一种轻量 & 高效的结构化数据存储格式,性能比 Json.XML 真的强!太!多! 由于 Google出品,我相信Protocol Buffer已经具备足够的吸引力 今天,我将献上一份 Protocol Buffer的介绍 & 使用攻略,希望你们会喜欢. 目录 目录 1. 定义 一种 结构化数据 的数据存储格式(类似于 XML.Js

Day2 HTML基本标签元素

Day2   HTML基本标签元素 HTML:  超文本标记语言(HyperText   Mark-up  Language ) 1.作用:写网页结构  2.HTML不区分大小写,建议小写   3.文件后缀 .html  或者  .htm   4.html由浏览器解析执行.  由上往下,由左往右 1) HTML标签  标记  :  用于描述功能的符号称为"标签" <..>  组成HTML双标记  封闭类型标记   如:<hn>,<p>单标记  非封闭

基于mllib的协同过滤实战（电影推荐）

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