1.VSM简介 空间向量模型VSM，是将文本表示成数值表示的向量。在使用VSM做文本相似度计算时，其基本步骤是： 1）将文本分词，提取特征词s:（t1,t2,t3,t4） 2）将特征词用权重表示，从而将文本表示成数值向量s:(w1,w2,w3,w4)，权重表示的方式一般使用tfidf 3）…

原文参见LSI SAS3008 文章目录 [toc] LSI SAS30081 概述2 功能2.1 提供多种类型的控制器2.2 提供高速接口和模块2.3 可连接多个扩展设备2.4 支持SAS/SATA/SSD硬盘2.5 一致性检查2.6 故障自修复2.7 硬盘热备份2.8 硬盘直通2.9 硬盘低格2.10 硬盘节能2.11 硬盘热插拔2.12 硬盘指示…

本篇文章主要转载自LSI/LSA算法原理与实践Demo 目录：1、使用场景2、优缺点3、算法原理 3.1、传统向量空间模型的缺陷3.2、Latent Semantic Analysis (Latent Semantic Indexing)3.3、算法实例 4、文档相似度的计算5、对应的实践Demo 目录： 1、使用场景…

前言 在文本挖掘中，主题模型是比较特殊的一块，它的思想不同于我们常用的机器学习算法，因此这里我们需要专门来总结文本主题模型的算法。本文关注于潜在语义索引算法(LSI)的原理。 潜在语义索引(LSI) 潜在语义索引(Latent Semantic Indexing,…

什么LSI关键词？近年来好像越来越多的讨论，但是还是有很多人不了解LSI关键词，也没有很好的去利用。 其实LSI关键词在Google和百度已经使用很多年了，它的使用让关键词密度作为一项主要排名因素的时代成为过去时。 1. 什么是LSI关键…

机器学习之LSI：文本主题模型之潜在语义分析（LSI） 一、潜在语义分析（LSI）概述二、LSI简单示例概述三、LSI主题模型总结四、代码实现 一、潜在语义分析（LSI）概述 潜在语义索引(Latent Semantic In…

字符串的题真的要比dfs，bfs的简单好多 大致思路 首先，再度重复哈希函数 H ( C ′ ) H ( C , k n ) − H ( C , k ) ∗ b n H(C)H(C,kn)-H(C,k)*b^n H(C′)H(C,kn)−H(C,k)∗bn具体模板详见我的上几篇题解 哈希函数模板对此题，我们只需要对…

IDC日前公布了2018年个人计算设备(Personal Computing Devices)及2022年的预测报告，这里说的个人计算设备是广义上的，包括桌面电脑、笔记本电脑、变形平板及直板平板电脑四大类。从IDC的报告来看，2018年全球个人计算设备出货量约为4.07亿台&a…