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“没错. 不过,如果用Matlab的话,最新版的统计工具箱里有gmdistribution可以干这个事”
“顶。确实很好玩，还用手摸了摸。好像一碰到障碍物就自动转向。”
“imshow有个选项可以放缩的。 imshow(I,[low high]) 【 在 Listen 的大作中提到: 】 : 我用imshow，但是显示的图片不是黑的就是白的（当是0时是黑的，其余数值都是白的）这是怎么回事呢？”
“数据挖掘的话，推荐这本书，weka的作者写的 http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/book.html 有中译本 【 在 tianma 的大作中提到: 】 : 不知道发这个版是不是合适 : 老师就“你学下机器学习和数据挖掘，回来有用”一句话 : 想问问这个方向有什么经典教材 : ..…”
“感谢楼上几位。 那就是说，这是好事了？小组独立出来，更新速度也更快了？”
“不好意思才看见. 我觉得你是对的.先没想明白document的先验怎么算,原来你做了等概的假设. 我不是"职业"做文本的,所以对这些不太熟:) 【 在 longd4dr 的大作中提到: 】 : 因为theta: p(topic|document) , 每一列对应一个topic : phi: p(word|topic) …”
“"其中p(topic)、p(word)可通过theta和phi矩阵中的值求和得到" 这个能说说怎么求么？ 【 在 longd4dr 的大作中提到: 】 : 工具输出一个theta文件 一个phi文件 : theta: p(topic|document) : phi: p(word|topic) : ..........…”
“纸版的，目前似乎电子版的都不全 感觉比以前的《碎脸》稍差一点火候，不过也还不错。 【 在 alaalabuku 的大作中提到: 】 : 暗穴 : 是纸质还是电子版的 : 好看吗”
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