其中我们较多争议的是选择WPCOM的JUSTNEWS，还是选择THEMEBETTER的DUX和YIA主题。对于DUX主题其实我们很多朋友都有较多了解，包括XIU主题老蒋也都有使用。...那在这篇文章中，老蒋就一起比较看看JUSTNEWS主题和YIA主题选择建议。...直达链接 - JUSTNEWS主题选择 第二、YIA主题特点 YIA主题是THEMEBETTER商家新上线的一款自媒体主题。...如果我们希望直接选择成熟的且大众用的且较多优秀网站在用的主题可以选择JUSTNEWS主题，如果我们希望等待YIA主题后续升级，可以选择YIA。YIA主题会随着升级的完善价格在增加。...对于JUSTNEWS主题和YIA主题，你会选择哪个呢？ 本文出处：老蒋部落 » Justnews主题和YIA主题对比和选择建议 | 欢迎分享（ 公众号：老蒋玩运营 ）
先验分布 p(→p) 可以有多种选择，注意到 →n 是服从多项式分布的，p(→n|→p)=Mult(→n|→p,N)，回顾1.7节可知，p(→p) 最好的选择是Dirichlet分布： p(→p|→α)...PLSA Model 概率隐语义分析，是主题模型的一种。...EM算法推导PLSA PLSA 模型中 doc-topic 和 topic-word 的每个面的概率值是固定的，所以属于点估计，但是PLSA模型既含有观测变量 di,wj，又含有隐变量 zk，就不能简单地直接使用极大似然估计法估计模型参数...我们定义“doc-word”的生成模型，如图1.8所示。...我们现在为第 k 个主题生成对应的词，那么需要选择编号为 k 的 topic-word 骰子，该骰子有 V 个面，每个面表示一个词，那么在一次投掷骰子过程中，每个词的概率为 →φk=(φ(1)k,φ(2
记录于5月，于11.6回顾学习 主题模型 主题模型（topic model）是以非监督学习的方式对文集的隐含语义结构（latent semantic structure）进行聚类（clustering）...的统计模型。...主题模型主要被用于自然语言处理（Natural language processing）中的语义分析（semantic analysis）和文本挖掘（text mining）问题，例如按主题对文本进行收集...若主题模型在分析一篇文章后得到10%的“猫”主题和“90%”的狗主题，那意味着字符“狗”和“骨头”的出现频率大约是字符“猫”和“鱼”的9倍。...该案例使用主题分析LDA模型将文章分成不同的主题 载入数据 import pandas as pd df = pd.read_csv("datascience.csv", encoding='gbk')
选择模型 fd_set结构可以把多个套接字连在一起，形成一个套接字集合 typedef struct fd_set{ u_int fd_count;//下面数组的大小 SOCKET fd_array[FD_SETSIZE...当有事件发生的时候，select函数移除fRead中没有未决IO操作的句柄，然后返回 3 比较原来的fdSocket集合，与select处理过的fdRead集合，确定哪些套接字有未决IO并处理这些IO 4 回到2进行选择...); 15 return 0; 16 } 17 //进入监听模式 18 ::listen(sListen,5); 19 20 //select模型处理过程
4.1.2 Mixture of unigrams model 该模型的生成过程是：给某个文档先选择一个主题 ? ，再根据该主题生成文档，该文档中的所有词都来自一个主题。假设主题有 ?...每写一个词，先扔该“文档-主题”骰子选择主题，得到主题的结果后，使用和主题结果对应的那颗“主题-词项”骰子，扔该骰子选择要写的词。...利用上述的第1、3、4个概率，我们便可以按照如下的步骤得到“文档-词项”的生成模型： 按照概率 ? 选择一篇文档 ? 选定文档 ? 后，从主题分布中按照概率 ? 选择一个隐含的主题类别 ?...4.3.1 pLSA跟LDA的对比：生成文档与参数估计 在pLSA模型中，我们按照如下的步骤得到“文档-词项”的生成模型： 按照概率 ? 选择一篇文档 ? 选定文档 ?...” 下面，咱们对比下本文开头所述的LDA模型中一篇文档生成的方式是怎样的： 按照先验概率 ? 选择一篇文档 ? 从狄利克雷分布（即Dirichlet分布） ? 中取样生成文档 ? 的主题分布 ?
一 本文涉及到的算法 1， LDA主题模型 符号定义 文档集合D，m篇，topic集合T，k个主题 D中每个文档d看作一个单词序列主题都有各自的词分布，词分布为多项分布，该多项分布的参数服从Dirichlet分布，该Dirichlet分布的参数为β； 对于谋篇文章中的第n个词，首先从该文章的主题分布中采样一个主题，然后在这个主题对应的词分布中采样一个词...该模型会基于该字典为文档生成稀疏矩阵，该稀疏矩阵可以传给其它算法，比如LDA，去做一些处理。...如果设置为true，则所有非零计数都设置为1.这对于模拟二进制计数而不是整数计数的离散概率模型特别有用。...具体请参考，浪尖的另一篇文章：CountVectorizer 二 数据 20个主题的数据，每篇文章一个文件，每个主题100个文件。共两千个文件。
百度最近开源了一个新的关于主题模型的项目。...文档主题推断工具、语义匹配计算工具以及基于工业级语料训练的三种主题模型：Latent Dirichlet Allocation(LDA)、SentenceLDA 和Topical Word Embedding...一、Familia简介 帮Familia，打个小广告~ Familia的github 主题模型在工业界的应用范式可以抽象为两大类: 语义表示和语义匹配。...Familia自带的Demo包含以下功能： 语义表示计算 利用主题模型对输入文档进行主题推断，以得到文档的主题降维表示。...模型内容展现 对模型的主题词，近邻词进行展现，方便用户对模型的主题有直观的理解。 .
，但很多人比较纠结如何选择合适的主题；今天就给大家系数一些有哪些经典的wordpress主题吧。...um=m0o051、begin主题 – 知更鸟，这个主题在日常与站长们的交流互动中确实是见到最多的一个主题了吧，我相信用户量是确实较大的，这个主题样式外观功能各方面都还是挺不错的，很多人用来做个人博客，...2、DUX大前端的主题，这个主题也是使用的比较多的cms主题。...草根建站推荐选择的wordpress博客主题，这个主题因为自己有使用，所以总体还是比较了解的，因为这个主题的使用起来，感觉页面还是比较符合我们国人的习惯和审美，因此使用也比较广泛的，当然这个也是付费主题...而且关键是这个主题也是免费开放给大家使用的wordpress主题，cms内容站点非常适合，个人博客也可以的。这款主题也算是良心主题吧。
这个首先本身不太好的，且不说对用户对搜索引擎好不好的问题，个人去调试测试新主题也容易搞出一些幺蛾子，费时费力不讨好的，我们应该如何选择合适的主题呢？...主题选择主要分以下几种途径； 1、看别人网站，首先你可以看到别人的网站然后可以去分析他使用的主题，怎么看别人的网站是不是WordPress网站，以及使用的是什么主题呢？...2、你需求清楚自己的需求，结合自己的需求和喜好去选择合适的主题，比如你是准备自己做个博客网站，还是准备做个cms站，还是企业站，外贸站点，或者是资源图片现在出售类的站点，这些都是有对应的主题可以去选择的...3、WordPress主题网站，现在比较多的WordPress主题类的网站，我们可以去上面找找，分类一般都是比较齐全的，比如企业主题，cms主题，博客主题，淘客主题，图片主题等等。...一般付费或者还是免费的主题都是比较多的。 4、WordPress后台的主题可以选择，我们可以在WordPress的后台，外观-主题-添加主题，然后按照特性筛选自己喜欢的主题。 ?
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前言 说到主题模型通常会想到LDA主题模型。确实，近些年出现的主题模型或多或少与LDA模型存在联系，但是今天我们要介绍的是比LDA还要早的pLSA主题模型。...当谈到主题模型的时候，通常包括5项内容： 主题模型的输入； 主题模型的基本假设； 主题模型的表示； 图模型； 生成过程； 参数估计； 新样本的推断； 一般，主题模型的输入和基本假设这两个部分对于大部分的主题模型都是相同的...确定k值可以使用不同的k值进行重复的实验，综合起来选择效果最好的k值。 ii. 主题模型的基本假设 主题模型另一个重要的假设就是词袋假设，即认为一篇文档中的单词是可以交换次序的而不影响模型的训练结果。...可能后面的一些主题模型的派生模型中一些可交换性可能会被打破。 iii. 主题模型的表示 前面说的两小节都是大部分主题模型相同的内容，从这小节开始，不同的主题模型有不同的相关内容。...，给定他们初始值，当然初始值对EM算法的收敛结果有很大的影响，所有这里一般多选几组初始值，然后选择最优的那组初始值。 E-step：以当前已知的参数估计隐变量的后验概率 ?
一、LDA简介 LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。...所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。...但是词袋方法没有考虑词与词之间的顺序，这简化了问题的复杂性，同时也为模型的改进提供了契机。每一篇文档代表了一些主题所构成的一个概率分布，而每一个主题又代表了很多单词所构成的一个概率分布。...CALCUTTA 1996-08-25 （二）训练模型 设置20个主题，500次迭代 model = lda.LDA(n_topics=20, n_iter=500, random_state=1) model.fit...0、主题5、主题9、主题14、主题19的词出现次数分布 import matplotlib.pyplot as plt f, ax = plt.subplots(5, 1, figsize=(8, 6)
本文链接：https://blog.csdn.net/qq_27717921/article/details/54808836 在机器学习中，我们应该如何去评估我们的学习模型的学习效果，这自然就涉及到了模型评估与选择的问题...–评估方法 –留出法 –交叉验证法 –自助法 评估方法 我们通过实验测试对学习器的泛化误差进行评估并进而做出选择，我们需要测试集来测试学习器对新样本判别的能力，学习模型在测试集上的...“测试误差”作为学习模型泛化误差的近似。...但是如果让T大一些，S 小一些，那么S和D的差异就打了，对用评估的学习模型是基于S训练出来的，那么我们所评估的学习模型和在D上训练得出的模型差异就打了，降低了评估结果的保真性。...很显然K值的选择很重要，一般K=10,5,20.为了减少样本划分不同而引入的差别，K折交叉验证通常要随机使用不同的划分重复P次，最终的结果是这P次K折交叉验证结果的均值。 ?
1、留出法（hold-out） 直接将数据集D分为两个互斥的集合，其中一个作为训练集S，另一个作为测试集T，即$D=S \cup T，S \cap T= \varnothing $，在S上训练出模型后，...训练集 / 测试集窘境 我们希望评估的是用D训练出的模型的性能，但留出法需要一部分数据作为测试数据，不进行模型的训练，这样的话，就出现了训练集 / 测试集窘境： 若令S很大，则训练的模型更加接近...D训练的模型，但是此时T比较小，评估结果可能不够稳定准确； 若令T较大，虽说评估结果更稳定了，但是训练出来的模型和D训练的模型的差别就变大了； 2、交叉验证法（cross validation） 交叉验证法将数据集分成...留一法中实际被评估的模型（S（n-1个数据）训练出来的模型）和期望被评估的模型（D训练出来的模型）非常的接近（因为只少了一个数据），因此，留一法的结果往往被认为比较准确 留一法在训练数据集比较大时，计算的开销是非常大的...（比如100万个数据，就要训练100万个模型（未考虑调参时）） 留一法的估计结果也未必永远比其他评估方法准确（根据没有免费的午餐定理） 注： 没有免费的午餐定理：所有的算法的性能的期望都是一样的！
LDA模型是NLP中很基础也是大家广为熟知的模型，在面试过程也经常遇到。本文简单讲述下其大致流程。 1 LDA 简介 首先，我们来感受下LDA是什么， ? 什么是LDA模型？...看来，不同人在不同场景下对LDA的认识，那我们看下百科的解释： LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构...所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。...看到这里我们只需要先记住：LDA的目的就是要识别主题，即把文档—词汇矩阵变成文档—主题矩阵（分布）和主题—词汇矩阵（分布） 2 LDA模型构建过程 2.1 LDA生成流程 对于语料库中的每篇文档，LDA...4 参考资料 LDA（LDA文档主题生成模型）_百度百科
sklearn实现lda主题模型LatentDirichletAllocation 1. 数据集 2. 数据读取 3. 停用词，分词 4. 对文章转换为词频向量 5. lda模型 6....预测 本文通过LDA算法挖掘新闻文章的主题 源码位置 https://github.com/lilihongjava/leeblog_python/tree/master/lda 代码大体流程 if.../lda_model.pk" docres = lda_fit_transform(model_file, cnt_data_list) lda模型，这里判断了模型是否存在，如果存在，则调用 lda.transform...lda = joblib.load(in_model) res = lda.transform(model_in_data) else: # LDA主题模型...lda = LatentDirichletAllocation(n_components=2, # 主题个数
首先使用训练数据训练模型，然后使用交叉验证数据挑选最佳模型，最后使用测试数据测试模型是否完好。 下面举一个训练逻辑回归模型的例子。 假设有四个模型，第一个是一次模型，然后二次，三次，四次模型。...然后使用交叉验证数据计算所有这些模型的F1分数，然后选择F1得分最高的模型，最后使用测试数据确保模型效果完好。...如何选择最佳内核（kernel）和伽马（gamma）组合。 我们使用网格搜索法：即制作一个表格，并列出所有可能的组合，选择最佳组合。...导入 GridSearchCV from sklearn.model_selection import GridSearchCV 2.选择参数： 现在我们来选择我们想要选择的参数，并形成一个字典。...parameters = {'kernel':['poly', 'rbf'],'C':[0.1, 1, 10]} 3.创建一个评分机制 (scorer) 我们需要确认将使用什么指标来为每个候选模型评分。
前言 本篇，作为 WebMaster 系列咕咕咕了两三个月以后的第一篇，先超前一下，我们今天谈谈如何选择适合你的博客主题。...而这个时候你大致上会从三个渠道发现新的主题： 主题本身发布的渠道。...，这些平台大部分是商业性的，发布的一般是 商业/付费 类型的主题（这里就不列举了毕竟上面的主题一款也买不起）；当然，也有一些大型的商业主题会使用自己的资源和渠道销售自己的主题，比如 nicetheme.cn...二、如何挑选合适的主题 好看的主题千千万万，开发者积极维护更新修 Bug 的主题万里挑一。 挑选主题，好看自然是前提，但是考虑主题的开发者也是非常重要的一部分。...我建议从这几个方面去看： 主题文档 - 主题文档一般会随主题发布的方式而发布，有的作者会选择在 GitHub 内以 README.md 或者 Wiki 的方式展示主题文档，也有作者会在博客内新建文章说明
主要功能如下： 1.classification分类 2.Regression回归 3.Clustering聚类 4.Dimensionality reduction降维 5.Model selection模型选择...Biclustering 双向聚类 4.sklearn.covariance: Covariance Estimators 协方差估计 5.sklearn.model_selection: Model Selection 模型选择...sklearn.feature_extraction: Feature Extraction 特征抽取 12.sklearn.feature_selection: Feature Selection 特征选择...train_size: 同test_size # random_state: int - 随机种子（种子固定，实验可复现） # shuffle - 是否在分割之前对数据进行洗牌（默认True） 5.模型选择...： 模型流程： # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 模型预测 model.predict(X_test) # 获得这个模型的参数 model.get_params
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