孤独de雨

原地址：http://blog.youkuaiyun.com/huagong_adu/article/details/7937616 （一）LDA作用         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。         举个例子，有两个句子分别如

源地址：http://blog.youkuaiyun.com/viewcode/article/details/8794401 回归问题的条件/前提： 1） 收集的数据 2） 假设的模型，即一个函数，这个函数里含有未知的参数，通过学习，可以估计出参数。然后利用这个模型去预测/分类新的数据。 1. 线性回归 假设 特征 和 结果 都满足线性。即不大于一次方。这个是针对 收集的数据而

原地址：http://zhangliliang.com/2014/06/14/from-lr-to-cnn/ 前言 本文大致分成两大部分，第一部分尝试将本文涉及的分类器统一到神经元类模型中，第二部分阐述卷积神经网络（CNN）的发展简述和目前的相关工作。 本文涉及的分类器（分类方法）有： 线性回归逻辑回归（即神经元模型）神经网络（NN）支持向量机（SVM）卷积神经网络（CNN