狄利克专题

【Python机器学习】NLP词频背后的含义——隐性狄利克雷分布（LDiA）

目录 LDiA思想基于LDiA主题模型的短消息语义分析 LDiA+LDA=垃圾消息过滤器更公平的对比：32个LDiA主题对于大多数主题建模、语义搜索或基于内容的推荐引擎来说，LSA应该是首选方法。它的数学机理直观、有效，它会产生一个线性变换，可以应用于新来的自然语言文本而不需要训练过程，并几乎不会损失精确率。但是，在某些情况下，LDiA可以给出稍好的结果。 LDiA和LS

基于狄利克雷DirichletProcesses聚类的协同过滤推荐算法代码实现（输出聚类计算过程，分布图展示）

基于狄利克雷DirichletProcesses聚类的协同过滤推荐算法代码实现（输出聚类计算过程，分布图展示）聚类(Clustering)就是将数据对象分组成为多个类或者簇 (Cluster)，它的目标是：在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。所以，在很多应用中，一个簇中的数据对象可以被作为一个整体来对待，从而减少计算量或者提高计算质量。一、DirichletP

20、matlab信号波形生成：狄利克雷函数、高斯脉冲和高斯脉冲序列

1、狄利克雷函数生成波形diric()函数语法：y = diric(x,n) 返回n次的狄利克雷函数对输入数组x的元素求值。 1）diric()函数代码 x = linspace(-2*pi,2*pi,301);%定义x取值d6 = diric(x,6);d7 = diric(x,7);subplot(2,1,1)plot(x,d6)ylabel('n= 6')title(

漫步数学分析二十八——狄利克雷与阿贝尔测试

在我们判断一致收敛的时候，某些情况下魏尔斯特拉斯M测试会失效，为此挪威数学家尼尔斯阿贝尔(Niels Abel)以及狄利克雷(Dirichlet)分别提出了两种测试方法，这些方法对许多实例都是非常有用的，尤其是研究傅里叶与幂级数的时候，当我们碰到一致收敛却不是绝对收敛的时候，这些方法非常重要。定理13 \textbf{定理13}(阿贝尔测试) 令 A⊂Rm,φn:A→R A\subset R

狄利克雷卷积【HDU5628】Clarke and math

题目大意: 给定f（1~n），求g(1~n) 题目分析：（狄利克雷卷积）狄利克雷卷积：狄利克雷卷积满足：交换律，结合律，分配率等性质（和乘法是一样的）。我们设函数g(i)=1 如果k==1，则 i 的答案为： (f∗g)(n)=∑d1|nf(d1) ( f ∗ g ) ( n ) = ∑ d 1 | n f ( d 1 ) (f*g)(n)=\sum_{d_1|n}{f

如何通俗理解 beta分布、汤普森采样和狄利克雷分布

如果想理解汤普森采样算法，就必须先熟悉了解贝塔分布。一次伯努利实验（比如扔硬币，二元变量）叫做伯努利分布（Bernoulli distribution）。多次伯努利实验叫做二项式分布（Binomial distribution，还是二元变量），加个先验就是beta分布。二项式分布变成多元就成了多项式分布（multinomial distribution），beta分布搞到多元就是Diri

狄利克雷卷积总结

狄利克雷卷积约定 n = p 1 a 1 p 2 a 2 ⋯ p r a r \ n=p_{1}^{a_{1}} p_{2}^{a_{2}} \cdots p_{r}^{a_{r}} n=p1a1p2a2⋯prar a ∣ b \ a \mid b a∣b： a \ a a整除 b \ b b a ∤ b \ a \nmid b a∤b： a \ a a不整

$《微积分：一元函数微分学》——狄利克雷函数$