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编程问答

NLP之TopicModel:朴素贝叶斯NB的先验概率之Dirichlet分布的应用

發布時間:2025/3/21 编程问答 18 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 NLP之TopicModel:朴素贝叶斯NB的先验概率之Dirichlet分布的应用 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

NLP之TopicModel:樸素貝葉斯NB的先驗概率之Dirichlet分布的應用

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目錄

1、Dirichlet骰子先驗和后驗分布的采樣

2、稀疏Dirichlet先驗的采樣


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1、Dirichlet骰子先驗和后驗分布的采樣

輸出結果

實現代碼

import numpy as np np.set_printoptions(precision=3) dirichlet01=np.random.dirichlet((1,1,1,1,1,1),5) dirichlet02=np.random.dirichlet((6,3,2,2,2,1),5) print(dirichlet01) print(dirichlet02)

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2、稀疏Dirichlet先驗的采樣

實現代碼

import numpy as np np.set_printoptions(suppress=True, precision=3) dirichlet03=np.random.dirichlet((0.2,0.2,0.2,0.2,0.2,0.2),5) print(dirichlet03)

輸出結果

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的NLP之TopicModel:朴素贝叶斯NB的先验概率之Dirichlet分布的应用的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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