17/01/2016 03:25:39 PM
Bài viết sưu tầm
Topic modeling with more confidence: a theory and some algorithms
Mô hình chủ đề như phân bố các Latent Dirichlet và các biến thể của nó là một công cụ phổ biến trong việc mô hình hóa và khai phá các mẫu của văn bản trong các chủ đề mới, bài báo khoa học, nhật ký cũng như các tweets, nhật ký truy vấn, sách kỹ thuật số, bản ghi siêu dữ liệu.
» Danh sách Tập tin đính kèm:
» Tin mới nhất:
- Lỗ hổng trong Nginx-ui: Nguy cơ bị chiếm quyền máy chủ chỉ với vài yêu cầu HTTP (17/04/2026)
- Quality Center (16/04/2026)
- Dictionary trong Python (16/04/2026)
- LSTM (Long Short-Term Memory) (16/04/2026)
- Tìm hiểu học sâu (16/04/2026)
» Các tin khác:
- Máy học thống kê (Trường Ngẫu Nhiên có điều kiện và ứng dụng) (17/01/2016)
- Máy học thống kê (Thuật toán cực đại hóa kỳ vọng- EM Algrothm) (17/01/2016)
- Hướng dẫn cài đặt MediaWiki trên CentOS 7 (16/01/2016)
- Hướng dẫn cài đặt và cấu hình Elasticsearch trên CentOS 7 (16/01/2016)
- Tạo Class truy vấn dữ liệu SQL trong C# (16/01/2016)
- Xây dựng hàm chuyển bảng điểm cả kỳ của sinh viên dưới dạng cột (16/01/2016)
- 3 bước khởi tạo cho việc định dạng văn bản bằng MS Word - Phần 2 (15/01/2016)
- 3 bước khởi tạo cho việc định dạng văn bản bằng MS Word - Phần 1 (15/01/2016)
- Xóa mẫu tin trong SQL Server (15/01/2016)
- Sửa dữ liệu trong SQL Server (15/01/2016)
