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LDA主题模型

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

【洛谷 P5495】【数学】Dirichlet 前缀和

【洛谷 P5495】【数学】Dirichlet 前缀和 题目 解题思路 如果求出每一个数的因子然后累加必定TLE 可以先用埃氏筛求出质数 然后质数x对其的倍数y,a[y]+=a[y/x] 因为是从小到大,累加过去的,就能累加到所有除x的因子的数 代码 #include<iostream> #include<cstdio> using name

联邦学习:按Dirichlet分布划分Non-IID样本

我们在《Python中的随机采样和概率分布(二)》介绍了如何用Python现有的库对一个概率分布进行采样,其中的Dirichlet分布大家一定不会感到陌生。该分布的概率密度函数为 \[P(\bm{x}; \bm{\alpha}) \propto \prod_{i=1}^{k} x_{i}^{\alpha_{i}-1} \\ \bm{x}=(x_1,x_2,...,x_k),\quad x

Dirichlet 卷积学习笔记

目录Dirichlet 卷积学习笔记定义性质单位元函数性质常见数论函数性质及证明 Dirichlet 卷积学习笔记 定义 定义数论函数 \(f,g\),则他们的 \(Dirichlet\) 卷积为 \[(f*g)(x)=\sum_{d|x}f(d)\cdot g(\frac xd)=\sum_{d|x}f(\frac xd)\cdot g(d) \]性质 \[f*g=g*f\tag{1} \]\[f*(g+h)

神秘技巧:O(n lnln n) 的dirichlet卷积

要求其中一个是积性函数,另一个可以任意。 其实就是在质因数分解的意义下做高维前缀和。 高维前缀和 对于二维前缀和,我们也许可以直接推 s[i][j]=s[i-1][j]+s[i][j-1]-s[i-1][j-1]+a[i][j] 而我们也可以 s[i][j]=s[i][j-1]+a[i][j] 然后 s[i][j]=s[i-1][j]+a[i][j] 以实现二维的前

机器学习中的数学——常用概率分布(十一):狄利克雷分布(Dirichlet分布)

狄利克雷分布是关于一组 d d d个连续变量 x i ∈

素数的性质

素数的性质 素数是无限的4n+3型的素数是无限的4n+1型的数乘以4n+1型的数结果还是4n+1型的数(dirichlet)给定两个整数a,b,如果a,b是互素的,即(a,b)=1,则存在无穷多个an+b型的素数。(Bertrand)n大于3是,在n和2n之间至少有1个素数。性质6

Dirichlet 前缀和及其应用

\[\Huge\text{Dirichlet 前缀和及其应用} \]全文概要 Dirichlet 前缀和定义; Dirichlet 前缀和的算法,及其拓展; Mobius 函数,Mobius 反演以及它们与 Dirichlet 前缀和,Dirichlet 卷积之间关系; 具体应用。 1 Dirichlet 前缀和定义 给定数列 \(a_i\),定义数列 \(b_i=\sum\limits_{d|i}

【公式编辑测试】生成函数常用性质及其他(普通生成函数指数生成函数Dirichlet生成函数)

目录 定义普通生成函数OGF 指数生成函数 EGF Dirichlet生成函数 Notation OGFOGF property some OGF instances EGFEGF property some EGF instances Dirichlet生成函数Dirichlet GF property some Dirichlet GF instances updd 2021-02-25 刚学会怎么把html传到githu

主题模型值LDA

  主题模型(topic model)是以非监督学习的方式对文集的隐含语义结构(latent semantic structure)进行聚类(clustering)的统计模型。   主题模型主要被用于自然语言处理(Natural language processing)中的语义分析(semantic analysis)和文本挖掘(text mining)问题,例如按主题对文本进行收集

2019icpc ecfinal

A City --- B Black and White ??? C Dirichlet \(k\)-th root !!! D Fire ??? E Flow !!! F Game ??? G Happiness ??? H King !!! I Moon ??? J Permutation ??? K All Pair Maximum Flow ??? L Travel ??? M Value +++

Dirichlet 卷积学习笔记

Dirichlet 卷积学习笔记 最近 水痘在家休息,闲得蛋疼 学习了莫比乌斯反演,所以顺便自学一下 Dirichlet 卷积,方便做题。 定义 定义数论函数 \(f,g\),则他们的 Dirichlet 卷积为 \[(f*g)(x)=\sum\limits_{d\mid x} f(d)\cdot g(\frac{x}{d}) \]同样, \[(f*g)(x)=\sum\limits_{d\mid x} f

潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)

文章目录1. 狄利克雷分布2. 潜在狄利克雷分配模型3. 学习推理4. sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocation 潜在狄利克雷分配(latent Dirichlet allocation,LDA),作为基于贝叶斯学习的话题模型,是潜在语义分析、概率潜在语义分析的扩展,于2002年由Blei等提出。LDA在文本数

Dirichlet 前缀和的几种版本

【模板】Dirichlet 前缀和 求 \[ B[i] = \sum_{d|i} A[d] \] $ n \le 2\times 10^{7} $ 看代码: for( int i = 1 ; i <= en && pri[i] <= n ; ++ i ) { for (int j = 1; j * pri[i] <= n; ++j) { B[j * pri[i]] += B[j]; } } 为啥这么

伯努利分布、二项分布、多项分布、Beta分布、Dirichlet分布

1. 伯努利分布 伯努利分布(Bernoulli distribution)又名两点分布或0-1分布,介绍伯努利分布前首先需要引入伯努利试验(Bernoulli trial)。 伯努利试验是只有两种可能结果的单次随机试验,即对于一个随机变量X而言:   伯努利试验都可以表达为“是或否”的问题。例如,抛一次硬币是正面向上

机器学习-LDA主题模型笔记

LDA常见的应用方向:   信息提取和搜索(语义分析);文档分类/聚类、文章摘要、社区挖掘;基于内容的图像聚类、目标识别(以及其他计算机视觉应用);生物信息数据的应用; 对于朴素贝叶斯模型来说,可以胜任许多文本分类问题,但无法解决语料中一词多义和多词一义的问题--它更像是词法分析,而非