前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 1.简介 在机器学习领域,LDA是两个常用模型的简称:Linear Discriminant Analysis和Latent Dirichlet Allocation.本文的LDA是指Latent Dirichlet Allocation,它在主题模型中占有非常重

#-*- coding:utf-8 -*- import logging import logging.config import ConfigParser import numpy as np import random import codecs import os from collections import OrderedDict #获取当前路径 path = os.getcwd() #导入日志配置文件 logging.config.fileConfig("logging.conf&q

来源商业新知网,原标题:百闻不如一码!手把手教你用Python搭一个Transformer 与基于RNN的方法相比,Transformer 不需要循环,主要是由Attention 机制组成,因而可以充分利用python的高效线性代数函数库,大量节省训练时间. 可是,文摘菌却经常听到同学抱怨,Transformer学过就忘,总是不得要领. 怎么办?那就自己搭一个Transformer吧! 上图是谷歌提出的transformer 架构,其本质上是一个Encoder-Decoder的结构.把英文句子输

在之前的文章当中,小编已经教过大家怎么搭建一个Django框架,今天我们来探索另外的一种框架的搭建,这个框架就是web框架-flask微框架啦!首先我们带着以下的几个问题来阅读本文: 1.flask是什么?有些什么功能? 2.搭建web框架-flask微框架需要哪些工具和环境? 3.怎么来搭建?   1.flask介绍 flask是一款十分轻量级的python Web应用框架,也被认为是一种微框架,我最初喜欢使用是因为flask中提供的那一套使用的注解跟我当时在公司中使用java开发的系统,里面

前言 文章抄袭在互联网中普遍存在,很多博主都收受其烦.近几年随着互联网的发展,抄袭等不道德行为在互联网上愈演愈烈,甚至复制.黏贴后发布标原创屡见不鲜,部分抄袭后的文章甚至标记了一些联系方式从而使读者获取源码等资料.这种恶劣的行为使人愤慨. 本文使用搜索引擎结果作为文章库,再与本地或互联网上数据做相似度对比,实现文章查重:由于查重的实现过程与一般情况下的微博情感分析实现流程相似,从而轻易的扩展出情感分析功能(下一篇将在此篇代码的基础上完成数据采集.清洗到情感分析的整个过程). 由于近期时间上并不充

函数input() 函数 input() 让程序暂停运行,等待用户输入一些文本.获取用户输入后,Python将其存储在一个变量中,以方便你使用. 例如,下面的程序让用户输入一些文本,再将这些文本呈现给用户: message = input("Tell me something, and I will repeat it back to you: ") print(message) 复制代码 函数 input( )接受一个参数:即要向用户显示的提示或说明,让用户知道该如何做.在这个示例中

遍历列表 在日常开发中,我们经常需要遍历列表的所有元素,对每个元素执行相同的操作.例如,在管理商场的蔬菜时候,需要给所有的蔬菜商品都打7折,并重新生成价格.当我们需要对列表中的每个元素都执行相同的操作时,可使用Python中的for循环. 假设我们有一个蔬菜名单,需要将其中每种蔬菜的名字都打印出来.为此,我们可以采用元素下标的方式分别获取名单中的每个名字,但这种做法会导致多个问题.例如,如果名单很长,将包含大量重复的代码.另外,每当名单的长度发生变化时,都必须修改代码.通过使用for循环,可让P

重要的是通过实践更深入地了解贝叶斯思想,先浅浅地了解下LDA. From: http://blog.csdn.net/huagong_adu/article/details/7937616/ 传统方法的缺陷: 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. 在主题模型中,主题表示一个概念.一个方面,表现为一系列相关的单词,是这些单词的条件概率.形象来说,主题

1.Blei的LDA代码(C):http://www.cs.princeton.edu/~blei/lda-c/index.html2.D.Bei的主页:http://www.cs.princeton.edu/~blei/publications.html3.Gibbs LDA++  by Xuan-Hieu Phan and Cam-Tu Nguyen(C++):http://gibbslda.sourceforge.net/4.用GibbsLDA做Topic Modeling (教程 by

此篇关于多线程工具的文章,非常适合新手学习,工具效率也挺高的,代码也比较完善,如题. 本文作者:i春秋签约作家——Aedoo 0×00 前言 笔者前一段时间发布了原创文章,“[Python黑客] Python手把手教你打造自己的多线程批量工具”,受到了不少热评,传送门: https://bbs.ichunqiu.com/thread-31814-1-1.html 0×01 涉及知识点 多线程模板:threading多线程模块.Queue队列模块.超时处理.异常处理. IP地址块转换:扫描的是一个

关于Latent Dirichlet Allocation及Hierarchical LDA模型的必读文章和相关代码 转: http://andyliuxs.iteye.com/blog/1051743 LDA和HLDA: (1)D. M. Blei, et al., "Latent Dirichlet allocation," Journal of Machine Learning Research, vol. 3, pp. 993-1022, 2003. (2)T. L. Grif

重要的是通过实践更深入地了解贝叶斯思想,先浅浅地了解下LDA. 相关数学知识 LDA-math-MCMC 和 Gibbs Sampling LDA-math - 认识 Beta/Dirichlet 分布 LDA-math - 神奇的 Gamma 函数 LDA学习心得(一)——Gamma函数与Beta/Dirichlet分布 LDA学习心得(二)——文本建模 非常好!https://arxiv.org/pdf/1908.03142.pdf[LDA精讲] From: http://blog.csdn

本文主要用于理解主题模型LDA(Latent Dirichlet Allocation)其背后的数学原理及其推导过程.本菇力求用简单的推理来论证LDA背后复杂的数学知识,苦于自身数学基础不够,因此文中还是大量引用了各方大神的数学推导细节,既是为了方便自己以后回顾,也方便读者追本溯源,当然喜欢直接看应用的读者可直接翻到第二章~ 基本目录如下: LDA的原理1.1 先导数学知识准备1.2 文本模型 - Unigram Model1.3 主题模型 - PLSA Model1.4 主题模型 - LDA

以下内容主要基于<Latent Dirichlet Allocation>,JMLR-2003一文,另加入了一些自己的理解,刚开始了解,有不对的还请各位指正. LDA-Latent Dirichlet Allocation JMLR-2003 摘要:本文讨论的LDA是对于离散数据集,如文本集,的一种生成式概率模型.LDA是一个三层的贝叶斯分层模型,将数据集中每一项,如每个文本,建模为某些未知的topic组成的集合的混合.每个topic又建模为某种混合概率分布.在文本建模中,话题的概率就提供了每

手把手教你吧Python应用到实际开发 不再空谈悟法☝☝☝ 想用python做机器学习吗,是不是在为从哪开始挠头?这里我假定你是新手,这篇文章里咱们一起用Python完成第一个机器学习项目.我会手把手教你以下内容: 下载python,numpy,SciPy之类软件并安装,这些是python里机器学习方面最有用的软件包. 加载一个数据集,通过统计摘要(statistical summaries)和数据可视化来了解数据集的结构. 创建6个机器学习模型,选择这里边最好的,然后介绍通过何种方法来确定选出

数据时代,利用数据做决策是大数据的核心价值. 本文手把手,教你使用python进行AWS的CloudTrail配置,进行日志抓取.进行数据分析,发现数据价值! 如今是云的时代,许多公司都把自己的IT架构部署在基础架构云(IaaS)上.著名的IaaS提供商有亚马逊,微软(Azure),IBM等,国内也有诸如阿里云等.其中,亚马逊毫无疑问是该市场的领军者. AWS提供了非常多的服务,领先了竞争对手一大截.并且AWS提供非常丰富的API,其API基于Rest,所以很容易被不同的语言的平台来调用. 在如

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

转载请注明:电子科技大学EClab——落叶花开http://www.cnblogs.com/nlp-yekai/p/3816532.html 困惑度一般在自然语言处理中用来衡量训练出的语言模型的好坏.在用LDA做主题和词聚类时,原作者D.Blei就是采用了困惑度来确定主题数量.文章中的公式为: perplexity=exp^{ - (∑log(p(w))) / (N) } 其中,P(W)是指的测试集中出现的每一个词的概率,具体到LDA的模型中就是P(w)=∑z p(z|d)*p(w|z)[z,d

先收藏............ 本文为笔者在学习周志华老师的机器学习教材后,写的课后习题的的编程题.之前放在答案的博文中,现在重新进行整理,将需要实现代码的部分单独拿出来,慢慢积累.希望能写一个机器学习算法实现的系列. 本文主要包括: 1.logistics回归 2.python库: numpy matplotlib pandas 使用的数据集:机器学习教材上的西瓜数据集3.0α Idx density ratio_sugar label 1 0.697 0.46 1 2 0.774 0.376

1. 简介 如果你从一开始就跟着宏哥看博客文章到这里,基础篇和练习篇的文章.如果你认真看过,并且手动去敲过每一篇的脚本代码,那边恭喜你,至少说你算真正会利用Python+Selenium编写自动化脚本了,你基本掌握了Selenium中webdriver的大部分常用的方法函数.有大佬曾经说过,自动化测试大概可以分三个层次: 1. 手工测试用例转换成自动化测试脚本的过程 2. 能设计自动化测试框架,至少能够维护自动化测试框架. 3. 流程自动化方案设计,例如,一键打包,自动开始测试,自动发送测试报告

手把手教你用Python搭建自己的量化回测框架[均值回归策略] 引言 大部分量化策略都可以归类为均值回归与动量策略.事实上,只有当股票价格是均值回归或趋势的,交易策略才能盈利.否则,价格是随机游走的,交易将无利可图.均值回归是金融学的一个重要概念,指股票价格无论高于或低于价值中枢都会以很高的概率向价值中枢回归的趋势.中国古语"盛极而衰,否极泰来",就暗含着均值回归的思想.如果说要为均值回归寻找一个比较合理的理论解释,不妨借鉴一下索罗斯的"反身性理论".索罗斯认为.市