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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 xDirichlet 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6Dirichlet 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