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[产品使用] 机智机器学习——算法简介

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资深攻城师[LV4]

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发表于 2015-12-30 18:47:08 |显示全部楼层 |未分类

机智机器学习——算法简介



目录
  • 1.LDA
  • 2.CNN
  • 3.LR
  • 4.Word2Vec

1.LDA

LDA(Latent Dirichlet allocation)是一种无监督的发现文本隐含主题的聚类方法。它是一种典型的生成模型,基于Mult-Dirichlet分布的共轭先验特点,通过吉布斯采样doc-topic、topic-word的概率分布,来估计LDA的参数得到联合概率分布模型。


2.CNN

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, 以下简称CNN)是一种深层的神经网络模型,主要有两个特性:神经元间的连接是非全连接的;同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的。这种特殊的结构降低了网络模型的复杂度,减少了权值的数量。


3.LR

逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型本质是一种广义线性回归模型,一般用来解决二分类问题,LR模型的简单高效,易于实现,可以为模型优化提供一个不错的baseline,适用于大规模稀疏特征优化,在线预测性能高,广泛应用于互联网行业的在线广告点击率预估,用户购买行为预测等多个领域。


4.Word2Vec


Word2Vec是一种在无监督的情况下将词文本表示成K维向量的方法,并可以用这K维的向量空间的相似度来表示文本语义上的相似度。因此,Word2Vec输出的词向量在NLP领域有着广泛的应用,比如聚类、同义词、词性分析等。

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小白[LV1]

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发表于 2016-1-11 12:47:21 |显示全部楼层
http://blog.csdn.net/zhoubl668/article/details/24314769
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