奇异值分解SVD应用——LSI
潜在语义索引（Latent Semantic Indexing）是一个严重依赖于SVD的算法，本文转载自之前吴军老师《数学之美》和参考文献《机器学习中的数学》汇总。 ———————————— 在自然语言处理中，最常见的两类的分类问题分别是，将文本按主题归类（比如将所有介绍亚运会的新闻归到体育类）和将词汇表中的字词按意思归类（比如将各种体育运动的名称个归成一类）。这两
相关文章
- 1. 奇异值分解SVD应用——LSI
- 2. SVD 奇异值分解
- 3. 奇异值分解svd
- 4. PyTorch奇异值分解(svd)
- 5. SVD奇异值分解
- 6. 奇异值分解——SVD
- 7. 奇异值分解（SVD）
- 8. SVD（奇异值分解）
- 9. 奇异值分解SVD
- 10. 奇异值分解(SVD)
- 更多相关文章...
- • Maven Web 应用 - Maven教程
- • XML 应用程序 - XML 教程
- • 常用的分布式事务解决方案
- • TiDB 在摩拜单车在线数据业务的应用和实践
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 奇异值分解SVD应用——LSI
- 2. SVD 奇异值分解
- 3. 奇异值分解svd
- 4. PyTorch奇异值分解(svd)
- 5. SVD奇异值分解
- 6. 奇异值分解——SVD
- 7. 奇异值分解（SVD）
- 8. SVD（奇异值分解）
- 9. 奇异值分解SVD
- 10. 奇异值分解(SVD)