높 은 기계 학습 알고리즘 백화
단어 주머니 모형
(Bag of Words, BoW)。
， 。
，
。 。
。
：
（tokenizing）：
（counting）：
，
，
， 。
TF-IDF ，
， ，
， 。
（normalizing）：
， 。단어 주머니 모형 알고리즘 에는 어떤 것들 이 있 습 니까?
Tfidf
LDA ： ， ， ， BOW(bag of words)
。
VSM ：
LSA （Laten Semantic Analysis）： ， （SVD NMF），
。
PLSA：
TextRank 알고리즘
。pageRank 알고리즘
TextRank pageRank ，pageRank ，
TextRank 。
pageRank PR ， rank 。
rank 。
pageRank ， rank rank 。
pageRank ， 。
A， B C A，B A，C A D， PR(A)=PR(B)+P(C)/2。
。
N ， N 。
：
PR(A) = “ A {T0,T1....,Ti} PR PR(Ti) Ti ， ”。
：
， PR ， ， PR ， rank 。 콘 셉 트
：
，
， 。
， ，
。
co-occurrence ：
， ，
。
， ，
，
。
pageRank ：
TextRank pageRank ， ， ， pageRank 。
TextRank PageRank ， 。 ？
실행 과정
， PageRank
rank ， rank 。
tf-idf VS textrank
：
TextRank TFIDF 。
。
：
TextRank ， 。
TextRank ， Tf-id 。확률 도 모형
기본 용어 와 문제 설정
。 ： ， 0 9 。
， 。 ， “I like machine learning”， （ 、 、 、 ）。 ： ——“learning” ， 。 ， 、 。
（PGM/probabilistic graphical model） （dependency） 。
（ ） 。 （node） ， （edge） 。 ， —— （ Bayesian network） （Markov networks）。베 일 스 네트워크
。 。마 르 코 프 네트워크
조건 랜 덤 필드
LDA 은 딕 레 분포
LDA（Latent Dirichlet Allocation） ， ，
、 。
， ， “ ，
” 。
， 。
。LDA 는 어휘 문장 과 주 제 를 어떻게 보 십 니까?
LDA 。
，
。
。LDA 。
， ：
{ :0.3， :0.3， :0.3， :0.03，
:0.03， :0.04}
。
LDA ， ， ，
， 。수학 지식
Gamma ， ，Gamma ，Beta/Dirichlet / ，
， ，MCMC(Markov Chain Monte Carlo) ⁄Gibbs Sampling。
， 。
， 。참고 하 다
기계 학습 확률 도 모형
조건 확률 분포 와 기계 학습
PageRank 알고리즘 원리 와 실현
얕 은 입 출력: PageRank 알고리즘
(9) 알 기 쉬 운 이해 - TF - IDF 와 TextRank (pageRank vs TextRank)
이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
【Codility Lesson3】FrogJmpA small frog wants to get to the other side of the road. The frog is currently located at position X and wants to get to...
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
CC BY-SA 2.5, CC BY-SA 3.0 및 CC BY-SA 4.0에 따라 라이센스가 부여됩니다.
좋은 웹페이지 즐겨찾기
