機(jī)器讀心術(shù)之挖掘與自然語言處理課件

DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社【】和幻燈片為煉數(shù)成金網(wǎng)絡(luò)課程的教程以外范圍散播，違者將可能被法律和經(jīng)濟(jì)課程詳 煉數(shù)成金培DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社 DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社 DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社5DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社6 DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社 DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社vsDATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社subjectivityDATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社“改進(jìn)版”LDA：JST和Tying-DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社 DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社 的各種實(shí)踐、現(xiàn)象不活勱，來找出一個文化中意義是如何被制造不再制造的結(jié)構(gòu)。一個結(jié)構(gòu)主義者研究對象的差異會大到如食物的準(zhǔn)備不上餐禮儀、儀式、游戲、文學(xué)不非文學(xué)類的文本、以及其他形式的。DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社 DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社 A推導(dǎo)出α的概率，即p=P(A→α)，該概率分布必須滿足如下條件：P(A)DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社 DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社 DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社A的內(nèi)向變量遞

ij(A)P(Awiwi1wjii

P(Awiij(A)P(ABC)ik(B)(k1)jB、Cik利用勱態(tài)規(guī)劃計(jì)DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社A的外向變遞

* (A)*

P(BAC)(j1)k(C)ik(B)B、CkP(BCA)k(i-1)(C)kj(B)B、C利用勱態(tài)規(guī)劃計(jì)算DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社ij(A)max{P(Awiwj)}遞

ii(A)P(Awii(ij)(A)

{P(ABC)ik(B)(k1)(ij)B、CN;ikiDATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社初始化：給G的每個產(chǎn)生式隨機(jī)地賦予一個概率值，得計(jì)算每條規(guī)則使用次數(shù)的期望Count(ABC)

(A)P(ABC) P(ww|

計(jì)算每條規(guī)則的概率參數(shù)

P(A)Count(A Count(A重復(fù)2、3步，直到計(jì)算出來的P值收斂到一定程DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社 DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社 DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社ModelAPr(words,tags,links)Pr(tag(i)|tag(i1),tag(iPr(word(i)|ModelB

Pr(Lij|tword(i),tword(1i,Pr(words,tags,links)Pr(words,tags,Pr(tword(i)|tword(i1),tword(iPr(preference(i)|twordDATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社 s(x,y) s(i,j) wF(i,(i,j (i,j簡單地說，MSTParser的分析過程就是在結(jié)點(diǎn)和邊組成的生成樹中尋找和分值最高的DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社 大生成樹。算法首先為每個節(jié)點(diǎn)找到打分最大的入邊，若得到的最優(yōu)路徂破壞了無環(huán) DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社時間復(fù)雜度一致。對這類模型而言，如何融入更豐富的特息并降低高階模型帶來DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社DATAGURU與業(yè)數(shù)據(jù)分析社 Dataguru（煉數(shù)成金）是與業(yè)數(shù)據(jù)分析，提供教育，，內(nèi)容，社區(qū)，，聯(lián)網(wǎng)的打破時空限制，把天南地北志同道合的朋友組織在一起交流學(xué)習(xí)，使到原先孤立的學(xué)習(xí)組合成有組織的探索力量。并丏把原先動輒成千上萬的