LAPACK（Linear Algebra PACKage）库，是用Fortran语言编写的线性代数计算库，包含线性方程组求解（AX=B）、矩阵分解、矩阵求逆、求矩阵特征值、奇异值等。该库用BLAS库做底层运算。 本示例将使用MKL中的LAPACK库计算线性最小二乘问题的解，首先简单介绍最小二乘法原理： 引用自https://www.cnblo
LAPACK（Linear Algebra PACKage）库，是用Fortran语言编写的线性代数计算库，包含线性方程组求解（\(AX=B\)）、矩阵分解、矩阵求逆、求矩阵特征值、奇异值等。该库用BLAS库做底层运算。 本示例将使用MKL中的LAPACK库计算线性方程组\(AX=B\)的解，并扩展使用此思路求逆矩阵的过程。首先介绍原理
LDA（主题模型） 本文是启发是 v_JULY_v这位大佬的博客 博客地址为：https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/41209515 该文章单纯是为了以后复习使用！！ LDA主要包含： 一个函数：gamma函数 四个分布：二项分布，多项分布，beta分布，Dirichlet（迪利克雷）分布 一个概念和一个理念：共轭先验和贝
1 #!/usr/bin/python 2 # coding:utf8 3 """ 4 Created on 2018-03-13 5 Updated on 2018-03-13 6 Author: 片刻 7 GitHub: https://github.com/apachecn/AiLearning 8 Coding: http://blog.csdn.net/github_36299736/article/details/54966460
本文整理了科学计算包 Lapack 的安装过程和使用规范。 环境包 需要安装 gfortran 和 cmake sudo apt-get install gfortran BLAS 库和 CBLAS 接口 BLAS（basic linear algebra subroutine） 是一系列基本线性代数运算函数的接口（interface）标准。这里的线性代数运算是指例如矢量
小白入门机器学习：PCA-LDA人脸识别这回事 1.人脸识别这回事1.1我们是怎样认出一张脸的1.2机器该如何认出一张脸1.3我们该如何“教”机器认出一张脸 2.理论:LDA与PCA这回事2.1数学基础2.1.1数据预处理2.1.2 利用投影来实现降维2.1.3 寻找最佳降维方向2.1.4协方差与协方差矩阵
基于LDA的游客网络评论主题分类：以故宫为例 基于LDA的主题发现模型； 【关注问题】 主题及情感倾向； 关键词 LDA 游客 网络评论 情感分析 故宫 【主要模块】 1.LDA主题分类，得到4个主题为最优结果； 2.建立旅游情感词典，分析情感极性。 【其他技术点】 1.LDA文本自动分类模型，能够通过
目录 一、任务描述 1.项目背景 2.项目内容 3.项目意义 二、数据来源 三、模型实现 1.TFIDF实现关键词提取 2.TextRank 实现关键词提取 3.NMF实现关键词提取 4.NMF文档聚类实现 5.LDA实现关键词提取 6.LDA文档聚类实现 四、结果分析及可视化展示 1.时间对比 2.结果对比
概述 本文主要分为数据获取（微博爬虫）、文本分析（主题抽取、情感计算）。 项目场景：以微博为数据源，分析新冠疫苗舆情的主题演化和情感波动趋势，结合时事进行验证，从而得出特殊事件对于舆情的特定影响，为突发公共事件的社交媒体舆情合理引导提供建议。 项目代码地址： https://github.co
反汇编： U8 SysGetKey() { if (KeyBuffBottom == KeyBuffTop) { return 0xFF } else { buff_point = &KeyBuffer key = buff_point[KeyBuffBottom] KeyBuffBottom+=1 KeyBuffBottom&=0x0F return
LDA主题模型 导入：朴素贝叶斯的文本分类问题： 一个问题，现在由M个数据，一些被标记成垃圾邮件，一些被标记成非垃圾邮件，现在又来了一个新的数据，那么这个新的数据被标记成垃圾邮件或者非垃圾邮件的概率。 朴素贝叶斯的两个基础： 条件独立每个特征的重要性都是一样的 分析： 垃圾邮件有两
这些天重新看了过去看过的有关于自然语言处理的内容，关注到很多之前没有注意到的，但现在看来很重要的要点，整理如下： 1.LDA(潜在狄利克雷分配)： 主题模型采用未标记文档的集合, 并尝试在该集合中查找结构或主题。主题模型通常假设单词的使用与主题的出现相关。 训练LDA模型时, 首
反汇编： PI_ISR_routine() { tmp1 = buff_point _ISR = 0x7F AutoPowerOffCount=AutoPowerOffValue if (_201B&0x04) { _AUDCON|=0xC0 _TIER|=0x20 _201B|=0x01 _MTCT=0xFE } if (!(_KEYCODE&0x80)) {
反汇编： _853B() { A=Lcd_WriteData X=Lcd_X Y=Lcd_Y _8714() // 00E97714 A=Lcd_X X=A&0x07 20B8=0x80 while (X != 0x00) { 20B8>>=1 X-=1 } 20B9=20B8^0xFF if (Lcd_X >= 0x08) { if ((03F8 == 0x01) && (003B == 03FA) &&
反汇编： _8324() { if (_20ED >= _20EB) { Y=_20ED 20ED = 20EB 20EB = Y Y=20EE 20EE=20EC 20EC=Y } 2081=20ED 2082=20EE _853B() // 00E9753B 20CF=20EB-20ED if (20EB >= 20ED) { 20D0=20EC-20EE if (20EC>=20EE) { if (20CF >
Linux版本众多，Ubuntu本特别多的人使用，但是在企业中，RedHat被使用的也是极为普遍。 但是对于RedHat的资料却不是特别全面。 最近由于项目有要求是要对mail服务器接收mail时追加过滤器，于是就进行了各种调查 下面说明一下我的实现过程 ①因为我是直接在运行中的项目的服务器上进
反汇编： SysLcd_Init() { A = 0 Y = 0 buff_point = &Lcd_WriteData do { A = 0 *(buff_point+Y) = 0x00 Y += 1 } while (Y < 0x7F) } 汇编： 574A [A9 00 A0]: LDA #$00 @ 送累加器574C [A0 00 A9]: LDY #$00 @ 送变址寄存
反汇编： _70F4() { _LCDCON = 0x1A _7226() _7BB0() _7BB0() _7BB0() _202B = 0x10 _LCDRES = 0x76 _LCDMODE = 0x80 _LCDCON = 0x94 } 汇编： 70F4 [A9 1A 8D]: LDA #$1A @ 送累加器70F6 [8D 1F 02]: STA $021F = #$1A @ 存累加器70F9 [20 26 72]: JSR $7226 @ 转子70FC
线性判别器（LDA） 线性判别器思想：类内小，类间大；通过选择一个投影方向将 \(p\) 维数据进行投影到 一维直接上，并且在这直线可以通过一个阈值进行分类。所以我们要找 \(w\)。 首先我们做以下定义： 数据集 $ {(x_i,y_i)}_{i=1}^{N}、x \in R^p、 y \in {+1, 0}$ 假设两类数据 \(x_{c_1}
文章目录 一、线性判别准则（LDA）二、线性分类算法（支持向量机,SVM） 一、线性判别准则（LDA） LDA是一种监督学习的降维技术。也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的，这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以用一句话概括，就是“投影后类内方
一、线性判别分析介绍 线性判别分析(Linear Discriminant Analysis，简称 L D A LDALDA)是一种经典的线性学习方法，亦称"Fisher 判别分析"。 线性判别分析思想：给定训练样本集，设法将样例投影到一条直线上。使得同类样例的投影点尽可能接近、异类样例的投影点尽可能远；在对新样本进行
目录 一、LDA原理1.LDA的基本思想2.瑞利商和广义瑞利商3.二分类LDA原理4.多分类LDA原理5.LDA算法流程6.小结 二、线性分类算法三、算法代码实现1.python编程实现2.对月亮数据集进行SVM分类 四、参考文献 一、LDA原理 1.LDA的基本思想 LDA是一种监督学习的降维技术，也就是
用scikit-learn进行LDA降维 在线性判别分析LDA原理总结中，我们对LDA降维的原理做了总结，这里我们就对scikit-learn中LDA的降维使用做一个总结。 1. 对scikit-learn中LDA类概述 在scikit-learn中， LDA类是sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysi
PCA的作用 主成分分析简称 PCA（Principal Component Analysis），有两个大的用处 1.Clustering 把复杂的多维数据点，简化成少量数据点，易于分簇 2.降维 降低高维数据，简化计算 降低维度，压缩，去噪 原来的数据集是d维，转换成k维的数据，k<d 新的k维数据尽可能多的包含原来d维数据的信息 数
