文档主题生成模型(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA)通常由包含词、主题和文档三层结构组成。LDA模型属于无监督学习技术，它是将一篇文档的每个词都以一定概率分布在某个主题上，并从这个主题中选择某个词语。文档到...

本文在图书馆话题下知乎用户问答行为数据的基础上，分析了图书馆信息资源建设的新要求，并提出了相关建议。

在这篇文章中，我们讨论了基于gensim 包来可视化主题模型 (LDA) 的输出和结果的技术 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。

机器若要帮助人类摆脱繁杂的无价值事务，前提条件之一就是理解人类的意图。语言是人类最重要的信息传达方式，所以机器理解人类语言的能力就显得极为重要了。人机对话作为这个方向下的具体落地业务，必然将在人工智能发展周...

脑机接口(Brain-Computer Interfaces，BCI)已被证明是一种很前景广阔的神经康复工具。然而，基于传统方法的BCI准确率和可靠性不高，不同的大脑活动模式并不是对所有的BCI用户都是最优的，而且信息传递率低。多项研究表明，结合...

链接：https://github.com/wepe/MachineLearning/tree/master/ManifoldLearning/DimensionalityReduction_DataVisualizing

Q1.mclear all; close all; clc;n = 2; % # of dimensionsN = 10000; % # of samples% Class mean and covariancemu(:,1) = [-0.1;0]; Sigma(:,:,1) = [1 -0...

从大量文本中自动提取人们谈论的主题（主题识别）是自然语言处理的基本应用之一。大型文本示例包括社交媒体订阅、消费者对酒店、电影和其他业务的评价、用户评论、新闻和客户发来的邮件。...

简介步骤1. Fisher 判别（线性判别）fd4 <- lda(G~x1+x2+x3+x4, d4_uni);fd4print(&#x27;------------------------------------&#x27;)predict(fd4)$class # 预测结果print(&#x27;-----------------......