LDA2Vec介绍

word2vec捕捉单词之间强大的关系,但生成的向量基本上是不可解释的,并不代表文档。而LDA很容易被人类解读,但并不像word2vec那样建立局部词关系。lda2vec正是将word2vec和LDA各自的优点混合到一起,所形成的一个新的算法。 其他资料: Github:https://github…

机器学习入门之朴素贝叶斯

使用scikit-learn做游戏流失用户预测 在scikit-learn中,朴素贝叶斯有如下三种类型: 高斯朴素贝叶斯 一般用于连续型特征预测模型 多项式朴素贝叶斯 一般用于离散型特征预测模型 伯努利朴素贝叶斯 一般用于二项分布的特征预测模型 以下是这三种模型的用法 from sklearn.na…