reginald1787 github.io
掖垣十寻
作者按 本文是 如何让机器理解我们的语言 系列第二篇 周穆王西巡狩道有献工名偃师王荐之曰 若与偕来者何人邪 对曰 臣之所造能倡者 用词向量 vector 来表示假设总共有 k 个词 这个词是第138个那么它的表示就是一个. 不过在谈 LDA 之前我们首先需要了解 Probabilistic Latent Semantic Analysis PLSA. 从文档 d 生成词语 w 的过程就是先从文档生成主题 z再从主题 z 生成词语 w 的过程 假设这篇文档总共有 N 个词 K 个主题并且词语都是独立的那么用概率来描述这个生成模型的话. Pw d prod n1 N sum k1 K pw n z k pz k d . PLSA 模型较简单可以用 EM 算法来求解 Sublime Text 中用 MathJax 写 Markdown 公式. The most important part is to build a test statistic of white with Ljung-Box method.
OVERVIEW
The site reginald1787.github.io presently has a traffic classification of zero (the lower the more traffic). We have crawled twelve pages within the web page reginald1787.github.io and found nineteen websites referencing reginald1787.github.io.
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19REGINALD1787.GITHUB.IO TRAFFIC
The site reginald1787.github.io is seeing variant levels of traffic for the duration of the year.
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We found that the main root page on reginald1787.github.io took three hundred and twenty-eight milliseconds to come up. Our web crawlers could not observe a SSL certificate, so in conclusion our crawlers consider this site not secure.
Load time
0.328 sec
SSL
NOT SECURE
IP
151.101.40.133
SERVER SOFTWARE
We discovered that reginald1787.github.io is weilding the GitHub.com operating system.SITE TITLE
掖垣十寻DESCRIPTION
作者按 本文是 如何让机器理解我们的语言 系列第二篇 周穆王西巡狩道有献工名偃师王荐之曰 若与偕来者何人邪 对曰 臣之所造能倡者 用词向量 vector 来表示假设总共有 k 个词 这个词是第138个那么它的表示就是一个. 不过在谈 LDA 之前我们首先需要了解 Probabilistic Latent Semantic Analysis PLSA. 从文档 d 生成词语 w 的过程就是先从文档生成主题 z再从主题 z 生成词语 w 的过程 假设这篇文档总共有 N 个词 K 个主题并且词语都是独立的那么用概率来描述这个生成模型的话. Pw d prod n1 N sum k1 K pw n z k pz k d . PLSA 模型较简单可以用 EM 算法来求解 Sublime Text 中用 MathJax 写 Markdown 公式. The most important part is to build a test statistic of white with Ljung-Box method.PARSED CONTENT
The site had the following in the web page, "作者按 本文是 如何让机器理解我们的语言 系列第二篇 周穆王西巡狩道有献工名偃师王荐之曰 若与偕来者何人邪 对曰 臣之所造能倡者 用词向量 vector 来表示假设总共有 k 个词 这个词是第138个那么它的表示就是一个." I observed that the web site stated " 不过在谈 LDA 之前我们首先需要了解 Probabilistic Latent Semantic Analysis PLSA." They also stated " 从文档 d 生成词语 w 的过程就是先从文档生成主题 z再从主题 z 生成词语 w 的过程 假设这篇文档总共有 N 个词 K 个主题并且词语都是独立的那么用概率来描述这个生成模型的话. Pw d prod n1 N sum k1 K pw n z k pz k d . PLSA 模型较简单可以用 EM 算法来求解 Sublime Text 中用 MathJax 写 Markdown 公式. The most important part is to build a test statistic of white with Ljung-Box method."SEE MORE WEB PAGES
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