TopicModel主题模型 - 主题模型的应用

什么是数据仓库主题 自从学习数据仓库以来,对数据仓库“面向主题”的概念始终比较模糊,理解不够深刻.透彻. 昨天晚上翻开课本温习一下,仍然不能领悟其本质思想.很是困惑,后来从网上找了一些资料,细细着磨一下. 1．主题的概念 主题(Subject)是在较高层次上将企业信息系统中的数据进行综合.归类和分析利用的一个抽象概念,每一个主题基本对应一个宏观的分析领域.在逻辑意义上,它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象.例如“销售分析”就是一个分析领域,因此这个数据仓库应用的主题就是“销售分析”.

多路复用I/O模型poll() 模型 代码实现 poll()机制和select()机制是相似的,都是对多个描述符进行轮询的方式. 不同的是poll()没有描述符数目的限制. 是通过struct pollfd结构体,对每个描述符进行轮询的 struct pollfd fdarray { int fd;    /*文件描述符*/ short events; /*表示等待的事件*/ short revents;/*表示返回事件即实际发生的事件*/ }; data.h #ifndef DATA_H #d

// 以下两个方法,都属于 KVC 的方法 // KVC 是 cocoa 的大招!间接给对象属性设置数值 // 程序执行过程中,动态给对象属性设置数值,不关心 .h 中是如何定义的 //      只要对象有属性(无论是在.h中还是在.m中定义的属性),就能够读取/设置! //      这种方式,有点违背程序的开发原则! // 字典转模型 setValuesForKeysWithDictionary // 模型转字典 dictionaryWithValuesForKeys //假设self.p

行为型模型 解释模型 /** * 行为型模型 解释模型 * 给定一个语言,定义它的文法表示,并定义一个解释器,这个解释器使用该标识来解释语言中的句子. * */ #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <iostream> #include <string> class Context { public: Context(int num) { m_num = num; } void setNum(int num) { m_num = num

一.runtime实现通用copy 如果自定义类的子类,模型套模型你真的会copy吗,小心有坑. copy需要自定义类继承NSCopying协议 #import <objc/runtime.h> - (id)copyWithZone:(NSZone *)zone { id obj = [[[self class] allocWithZone:zone] init]; Class class = [self class]; while (class != [NSObject class]) {

机器学习的任务是从属性X预测标记Y,即求概率P(Y|X): 有监督学习 training data给了正确的答案即label,任务就是建立相应的模型,训练样本集外的数据进行分类预测. 生成式模型 生成模型学习一个联合概率分布P(x,y) 常见的判别方法有 k近邻法.感知机.决策树.逻辑回归.线性回归.最大熵模型.支持向量机(SVM).提升方法.条件随机场(CRF) 判别式模型 判别模型学习一个条件概率分布P(y|x) 常见的生成方法有混合高斯模型.朴素贝叶斯法和隐形马尔科夫模型 判别式模型举例:

定义模型 在模型中定义属性,会生成表中的字段 django根据属性的类型确定以下信息: 当前选择的数据库支持字段的类型 渲染管理表单时使用的默认html控件 在管理站点最低限度的验证 django会为表增加自动增长的主键列,每个模型只能有一个主键列,如果使用选项设置某属性为主键列后,则django不会再生成默认的主键列 属性命名限制 不能是python的保留关键字 由于django的查询方式,不允许使用连续的下划线 定义属性 定义属性时,需要字段类型 字段类型被定义在django.db.mode

[模型优化]模型欠拟合及过拟合判断.优化方法 一.模型欠拟合及过拟合简介 模型应用时发现效果不理想,有多种优化方法,包含: 添加新特征 增加模型复杂度 减小正则项权重 获取更多训练样本 减少特征数目 增加正则项权重 具体采用哪种方法,才能够有效地提高模型精度,我们需要先判断模型是欠拟合,还是过拟合,才能确定下一步优化方向. 图1 模型欠拟合,即高偏差(high bias),是指模型未训练出数据集的特征,导致模型在训练集.测试集上的精度都很低.如图1左图所示. 模型过拟合,即高方差(high va

fbx model element count:80 三维视图: {三维} 4294967295 osg::MatrixTransform1 基本墙 wall_240 [361750] 4294967295 osg::MatrixTransform2 基本墙 wall_240 [361813] 4294967295 osg::MatrixTransform3 基本墙 wall_240 [361889] 4294967295 osg::MatrixTransform4 基本墙 wall_240 [

网络编程之IO模型--IO模型比较分析 IO模型比较分析 到目前为止,已经将四个IO Model都介绍完了.现在回过头来回答最初的那几个问题:blocking和non-blocking的区别在哪,synchronous IO和asynchronous IO的区别在哪. 先回答最简单的这个:blocking vs non-blocking.前面的介绍中其实已经很明确的说明了这两者的区别.调用blocking IO会一直block住对应的进程直到操作完成,而non-blocking IO在kerne