15.5 LDA话题模型 15.5 LDA话题模型 话题模型主要用于处理文本类数据，其中隐狄利克雷分配模型 （Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）是话题模型的杰出代表。在话题模型中，有以下几个基本概念：词（word）、文档（document）、话题（topic）。 词 ：最基本的离散单元；文档 ：由一组词组成，...

四、TADW 4.1 模型 4.2 实验 四、TADW 大多数网络表示学习方法仅仅研究网络结构。事实上，网络顶点包含了丰富的信息（如文本内容和其它元数据），而这些方法都无法利用到这些信息。 利用顶点的文本信息的一个直接方法是：分别独立学习文本特征representation 和网络顶点representation ，然后将二者拼接在一起。这...

11.3 计算物理学 11.3 计算物理学 计算物理学（computational physics）研究利用计算机来解决物理问题，是计算机科学、 计算数学和物理学相结合而形成的交叉学科。如今，计算物理已经与理论物理、实验物理一 起构成了物理学的三大支柱。 物理学旨在发现、解释和预测宇宙运行规律，而为了更准确地做到这一点，今天的物理 学越来越依赖于计...

6.6 原样输出 6.6 原样输出 原样输出是指不被解析，而仅仅当成纯文本的内容区块，如下所示： #[[ #(value) #for(x : list) #(x.name) #end ]]# 如上所示，原样输出以 #[[ 三个字符打头，以 ]]# 三个字符结尾，中间被包裹的内容虽然是指令，但仍...

原样输出是指不被解析，而仅仅当成纯文本的内容区块，如下所示： #[[ #(value) #for(x : list) #(x.name) #end ]]# 如上所示，原样输出以 #[[ 三个字符打头，以 ]]# 三个字符结尾，中间被包裹的内容虽然是指令，但仍然被当成是纯文本，这非常有利于解决...

6.6 原样输出 6.6 原样输出 原样输出是指不被解析，而仅仅当成纯文本的内容区块，如下所示： #[[ #(value) #for(x : list) #(x.name) #end ]]# 如上所示，原样输出以 #[[ 三个字符打头，以 ]]# 三个字符结尾，中间被包裹的内容虽然是指令，但仍...

词向量 背景介绍 效果展示 模型概览 语言模型 N-gram neural model Continuous Bag-of-Words model(CBOW) Skip-gram model 数据准备 数据介绍 数据预处理 编程实现 模型应用 预测下一个词 总结 参考文献 词向量 本教程源代码目录在book/word2v...

二、贝叶斯网络 2.1 条件独立性 2.2 网络的学习 二、贝叶斯网络 贝叶斯网络Bayesian network 借助于有向无环图来刻画特征之间的依赖关系，并使用条件概率表Conditional Probability Table:CPT 来描述特征的联合概率分布。 这里每个特征代表一个随机变量，特征的具体取值就是随机变量的采样值。 ...

何时在不同的分布上训练与测试 何时在不同的分布上训练与测试 假设用户已经向你的猫咪图片程序上传了 10000 张图片，且图片已被人为标记为含有猫与不含猫两类。同时你也从互联网上下载了规模更大的 200000 张图片集，此时训练集、测试集与开发集应该如何定义呢？ 由于用户的 10000 张图片密切地反映了你想要处理的数据的实际概率分布，因此你可以将它...

分布式理论知识 一致性模型 Paxos Bacic Paxos Multi Paxos Fast Paxos 分布式理论知识 本章介绍后端常用到的分布式理论知识，包括 cap，base理论，一致性协议算法等。 一致性模型 弱一致性(最终一致性): DNS(Domain Name System) Gossip 强一致性: 主从...