2017.06.22: note for LDA

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博客主要是关于LDA的笔记，但具体内容缺失，推测可能包含LDA的原理、应用等信息技术相关关键信息。
orb-slam3安装编译运行。opencv3.2 undefined reference to `cblas_zgemm vgg_generated_48.i ippicv_linux_20151
qq_40247880的博客
05-17 3837
orbslam2的项目完成了，现在需要搞多传感器了orbslam3是比较合适的框架。 downloand detail comment opencv安装 ubuntu16 编译安装boost1.69与cuda8的opencv3.2.0 notice opencv3.3.0安装过程报错 undefined reference to `cblas_zgemm‘解决方案 cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS=-lcblas -D C
文本分类模型第二弹：HAN(Hierarchy Attention Network)
ZJRN1027的博客
09-26 7215
一、前言 本文是文本分类的第二篇，来介绍一下微软在2016年发表的论文《Hierarchical Attention Networks for Document Classification》中提出的文本分类模型 HAN(Hierarchy Attention Network)。同时也附上基于 Keras 的模型实现，代码解读，以及通过实验来测试 HAN 的性能。 这里是文本分类系列： 文本...
红日靶场4
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12-13 5793
宇宙无敌最详细红日靶场4教学，拿命研究了一天！
kaldi sre16/v1中run.sh
Grace_yan的博客
12-03 1971
#!/bin/bash # Copyright 2017 David Snyder # 2017 Johns Hopkins University (Author: Daniel Garcia-Romero) # 2017 Johns Hopkins University (Author: Daniel Povey)...
机器学习面试知识点总结(更新中...)
Meggie的博客
04-23 4231
参考资料： https://blog.csdn.net/weixin_40355324/article/details/80426952 https://www.cnblogs.com/zuochongyan/p/5407053.html 监督学习和非监督学习的区别？ 监督学习有标签（神经网络，SVM等），非监督学习无标签（聚类等）。 对SVM的理解（损失函数，求解方式，推导，特性，多分类...
《Python自然语言处理-雅兰·萨纳卡(Jalaj Thanaki)》学习笔记：08 自然语言处理中的机器学习方法
weixin_43935926的博客
02-03 4277
08 自然语言处理中的机器学习方法8.1 机器学习的基本概念8.1.1 ML类型8.1.2 ML 监督学习8.1.3 无监督学习8.1.4 强化学习8.2 自然语言处理应用的开发步骤8.2.1 第一次迭代时的开发步骤8.2.2 从第二次到第N次迭代的开发步骤8.3 机器学习算法和其他概念8.3.1 有监督机器学习方法逻辑回归决策树随机森林朴素贝叶斯支持向量机8.3.2 无监督机器学习方法k-均值聚...
多类别不平衡分类-解决方案：概述【集成学习、数据重采样、深度学习(元学习)、异常检测】
u013250861的博客
04-04 1036
类别不平衡（又称长尾问题）是指在分类问题中，类别之间的表示质量/样本数量不平等。类别不平衡在实践中广泛存在，例如金融欺诈检测、入侵检测、医疗辅助诊断等罕见模式识别任务。类的不平衡往往会导致传统机器学习算法的预测性能下降。类别不平衡学习旨在解决这一问题，即从不平衡的数据中学习一个无偏的预测模型。imbalanced-ensemble [Github][Documentation][Gallery][Paper]imbalanced-learn [Github][Documentation][Paper]smo
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料
weixin_33980459的博客
09-07 3938
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)   《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Ne...
CVPR 2011 全部论文标题和摘要
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09-21 1万+
CVPR 2011 Tian, Yuandong; Narasimhan, Srinivasa G.; , ■Rectification and 3D reconstruction of curved document images,■ Computer Vision and
lda.rar_java LDA_lda_lda java_lda模型
09-23
标题中的“lda.rar_java LDA_lda_lda java_lda模型”表明这是一个关于Java实现的LDA（Latent Dirichlet Allocation，潜在狄利克雷分配）模型的压缩包。LDA是一种主题模型，常用于文本挖掘和信息检索领域，通过分析...
lda.rar_lda_linear discriminant
09-24
线性判别分析（LDA）是一种统计方法，主要用于数据分类和特征降维。它起源于多元统计学，被广泛应用于机器学习和模式识别领域。LDA的核心思想是找到一个线性的投影空间，使得不同类别的样本在这个空间中的投影点能够...
lda.rar_lda
09-23
标题中的“lda.rar_lda”很可能是指一个关于Latent Dirichlet Allocation（潜在狄利克雷分配，简称LDA）的压缩文件。LDA是一种在自然语言处理领域广泛应用的主题建模技术，它可以帮助我们从大量文本数据中发现隐藏的...
lda.rar_LDA 人脸识别_lda
09-22
在本例中，"lda.m"可能是一个MATLAB脚本，用于实现上述LDA算法的代码。这个脚本可能包含了数据加载、预处理、特征提取、LDA计算以及模型训练和测试的过程。通过运行这个脚本，我们可以对人脸图像数据集执行LDA，并...
LDA.zip_lda
09-23
在本压缩包“LDA.zip_lda”中，包含了对线性鉴别分析的应用实例，我们可以深入探讨LDA的基本原理、步骤以及其在实际问题中的应用。 线性鉴别分析最初由Ronald Fisher提出，用于解决多变量数据集中的分类问题。它的...
2017.04.19：今日头条数据分析笔试01
coco_cai的
04-19 9247
1.如何识别山寨APP   2.有监督学习vs无监督学习 是否有监督（supervised），就看输入数据是否有标签（label）。输入数据有标签，则为有监督学习，没标签则为无监督学习。最简单也最普遍的一类机器学习算法就是分类（classification）。对于分类，输入的训练数据有特征（feature），有标签（label）。所谓的学习，其本质就是找到特征和标签间的关系（mapping）
2017.04.18：网易2017校招数据分析开放题
coco_cai的
04-18 4168
1.异常值检测 原因： (1)数据来源于不同的类：某个数据对象可能不同于其他数据对象(即异常)，因为它术语一个不同的类型或类。Hawkins的离群点定义：离群点是一个观测值，它与其他观测值的差别如此之大，以至于怀疑它是由不同的机制产生的。 (2)自然变异：许多数据集可以用一个统计分布建模，如正态(高斯)分布建模，其中数据对象的概率随对象到分布中心距离的增加而急剧减少。换言之，大部分数据对象靠
2017.04.19:今日头天数据分析笔试02
coco_cai的
04-19 1521
10.数据库练习 bt.user_visit_log visit_time（访问时间） user_id（账号ID） page_url（访问页量） 2017-03-16 00:59:43 23564 /ad/test1 2017-03-16 01:01:03 94535
2017.07.13：无监督算法评估
coco_cai的
07-13 970
无监督学习的评估方法 1.Normalizedmutual information 度量2个聚类结果的相近程度 http://www.cnblogs.com/ziqiao/archive/2011/12/13/2286273.html 2.以sqrt(n)或者更小的随机subsampling出的样本去聚类 m次，看看有哪些点分类不太一致 改变聚类参数，达到比较结果 3.把无监督学习的结
2017.03.03：机器学习
coco_cai的
03-03 755
logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都具有 w‘x+b，其中w和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将w‘x+b作为因变量，即y=w‘x+b，而logistic回归则通过函数L将w‘x+b对应一个隐状态p，p=L(w‘x+b),然后根据p 与1-p的大
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