数据类
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异构数据库技术:真实世界中的应用场景大揭秘
异构数据库技术:真实世界中的应用场景大揭秘 你是否曾经想过,在一个企业中,不同部门使用的数据库系统可能完全不同?例如,财务部门可能使用 Oracle 数据库,而销售部门可能使用 MySQL 数据库,而数据分析团队可能使用 MongoD...
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NMF和LDA处理不同类型文本数据的效果大比拼
在文本挖掘的世界里,想要从海量文字中提炼出关键信息,主题模型可是个好帮手。非负矩阵分解(NMF)和隐含狄利克雷分布(LDA)是两种常用的主题模型,它们都能从文本数据中发现潜在的主题结构。但是,面对不同类型的文本数据,比如长篇大论的文章、简...
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深入浅出:NMF乘法更新规则的数学推导与伪代码实现
你好!今天我们来深入探讨一下非负矩阵分解(NMF)中至关重要的乘法更新规则。我会用清晰的数学推导、通俗的语言和伪代码示例,带你一步步理解这个算法的核心。无论你是机器学习的初学者,还是希望深入研究NMF的算法工程师,相信这篇文章都能为你提供...
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GNMF算法中图构建方式对图像修复/分割的影响及实践建议
在图像处理领域,非负矩阵分解(NMF)及其各种变体,如图非负矩阵分解(GNMF),已成为强大的工具,广泛应用于图像修复、图像分割等任务。GNMF 的核心思想是将一个非负矩阵(例如,图像的像素矩阵)分解为两个非负矩阵的乘积,其中一个矩阵可以...
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GNMF算法加速:LSH在处理大规模图像数据集中的应用
GNMF算法加速:LSH在处理大规模图像数据集中的应用 大家好啊!今天咱们聊聊一个听起来有点“高大上”,但实际上跟图像处理息息相关的话题——GNMF(图正则化非负矩阵分解)算法,以及如何用局部敏感哈希(LSH)来给它“提提速”。 ...
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LSH 降维与其他降维方法大比拼:PCA、t-SNE,谁才是你的菜?
嘿,大家好,我是数据挖掘小能手。 今天,咱们来聊聊在数据处理中,一个非常重要的话题——降维。说到降维,你可能马上会想到几种经典的方法,比如 PCA (主成分分析), t-SNE (t-分布邻域嵌入),当然,还有咱们今天要重点探讨的 L...
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k-NN算法在文本聚类中的应用:参数选择与调优
你有没有想过,海量的文本数据(比如新闻、博客、评论)是如何被自动归类的? 这背后,有一种叫做“文本聚类”的技术在默默发挥作用。而k-NN(k-Nearest Neighbors,k近邻)算法,作为一种简单又有效的机器学习算法,在文本聚类中...
