12 2024 档案

摘要:LDA假设每个文档都是多个主题的混合,每个主题又是多个词语的混合。它通过识别文档中的词语分布来推断出文档的主题结构。LDA的一个简单比喻是冰淇淋店:每个文档就像一个装满多种口味冰淇淋的甜筒,而LDA的任务就是根据观察到的冰淇淋,推断出每种口味(即每个主题)在这些甜筒中的比例。LDA(Latent D 阅读全文
posted @ 2024-12-26 12:27 郝hai 阅读(211) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:参数估计是统计学中的核心问题,旨在根据样本数据推断总体参数的未知值。通过参数估计,研究者可以从有限样本中获取总体信息,为科学决策提供依据。统计学的基本目标是利用有限的样本推断整个总体的性质,而参数估计作为统计推断的重要组成部分,在理论与实践中均占有重要地位。参数估计为研究者提供了一种量化分析的手段, 阅读全文
posted @ 2024-12-25 21:51 郝hai 阅读(220) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:主题模型是用于发现文档集合中隐含主题的统计模型,主题可以定义为“文档集中具有相同词境的词的集合模式”。主题模型克服了传统信息检索中文档相似度计算方法的缺点,并且能够在海量互联网数据中自动寻找出文字间的语义主题。最著名的主题模型是LDA(Latent Dirichlet Allocation)潜在狄利 阅读全文
posted @ 2024-12-21 10:17 郝hai 阅读(831) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:贝叶斯分布理论是统计推断的重要分支,其核心思想是利用贝叶斯定理,将先验知识与新观测数据结合,从而动态更新对未知参数的认识。这一理论框架以概率为基础,特别适合处理不确定性问题,在统计学及相关领域中具有重要地位。贝叶斯推断的一大优势是其计算上的简化性,尤其是通过共轭分布的应用。例如,在二项分布参数\(p 阅读全文
posted @ 2024-12-21 10:00 郝hai 阅读(66) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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