Какие посоветуете хорошие материалы по математике и теории вероятности? Заинтересовался я латентно-семантическим анализом и ему подобными, а именно PLSA и Латентным размещением Дирихле, но попытка разобраться обратилась в ад. Гугление того что не понимаю превращается в какую-то рекурсию.
Сколько бы я не посмотрел инфы про этот анализ, везде математическое описание через вероятности и я никак не пойму, как составлять алгоритмы по всем этим вероятностям... подскажите в каком направлении рыть.
С математикой не очень дружу, но в себя верю ).
Какие посоветуете хорошие материалы по математике и теории вероятности? Заинтересовался я латентно-семантическим анализом и ему подобными, а именно PLSA и Латентным размещением Дирихле, но попытка разобраться обратилась в ад. Гугление того что не понимаю превращается в какую-то рекурсию.
Сколько бы я не посмотрел инфы про этот анализ, везде математическое описание через вероятности и я никак не пойму, как составлять алгоритмы по всем этим вероятностям... подскажите в каком направлении рыть.
С математикой не очень дружу, но в себя верю ).
Сколько бы я не посмотрел инфы про этот анализ, везде математическое описание через вероятности и я никак не пойму, как составлять алгоритмы по всем этим вероятностям... подскажите в каком направлении рыть.
С математикой не очень дружу, но в себя верю ).
Не можешь разобраться в этой теме?
Обратись за помощью к экспертам
Гарантированные бесплатные доработки в течение 1 года
Быстрое выполнение от 2 часов
Проверка работы на плагиат
Поможем написать учебную работу
Для изучения математики и теории вероятности, а также латентно-семантического анализа, я бы порекомендовал следующие материалы:
"Introduction to Probability" от Joseph K. Blitzstein и Jessica Hwang - отличный учебник по основам теории вероятностей."Pattern Recognition and Machine Learning" от Christopher M. Bishop - в этой книге есть главы, посвященные вероятностным методам в машинном обучении, включая PLSA и Latent Dirichlet Allocation."Probabilistic Latent Semantic Analysis" от Thomas Hofmann - классическая статья, в которой впервые описана PLSA."Latent Dirichlet Allocation" от David M. Blei, Andrew Y. Ng и Michael I. Jordan - еще одна важная статья, посвященная этой теме.Рекомендую начать с изучения основ математики и теории вероятности, а затем переходить к более сложным темам, таким как латентно-семантический анализ. Также может быть полезно пройти курсы по вероятности и математике онлайн, например, на платформе Coursera или edX. Не бойтесь задавать вопросы и решать задачи - практика поможет вам лучше понять эти концепции. Удачи!