Comments 9
После долгого затишья… Рад что вы вернулись. Сильный цикл статей. Реквистирую непараметрические байесовские методы.
О да, про китайские да индийские рестораны — это отличная тема. :)
Но сначала будет про LDA, а непараметрику мы пока не особенно используем, так что про это ещё не скоро…
Но сначала будет про LDA, а непараметрику мы пока не особенно используем, так что про это ещё не скоро…
Подожду :).
Сергей, отвлеченный вопрос. А откуда такая любов к графическим (графовым) вероятностным моделям? С чисто инженерной точки зрения — это головная боль. Не так много пакетов, которые разботают «из коробки». Простые вещи типа sum-product реализовать можно и самому, но когда начинается что-то более сложное… Вы в surfingbird пишете с нуля, или все же что-то используете?
Сергей, отвлеченный вопрос. А откуда такая любов к графическим (графовым) вероятностным моделям? С чисто инженерной точки зрения — это головная боль. Не так много пакетов, которые разботают «из коробки». Простые вещи типа sum-product реализовать можно и самому, но когда начинается что-то более сложное… Вы в surfingbird пишете с нуля, или все же что-то используете?
Моя личная любовь к графическим моделям имеет скорее исторические причины, чем какие-то другие. :)
Основа нашей рекомендательной системы — конечно, не графические модели, а старый добрый SVD.
Но вот для анализа текстов, в том числе и для дальнейшей их рекомендации, мы действительно используем, например, LDA; о нём я буду дальше рассказывать. LDA мне лично очень нравится — чудо какое-то, из ничего возникают осмысленные темы; более чудесно выглядит разве что deep learning, но в нём я, не буду врать, не очень хорошо разбираюсь. А алгоритмы на самом деле не такие уж и сложные; да, я сам пишу сэмплирование по Гиббсу для LDA, и вам расскажу в следующих инсталляциях, как его писать…
Основа нашей рекомендательной системы — конечно, не графические модели, а старый добрый SVD.
Но вот для анализа текстов, в том числе и для дальнейшей их рекомендации, мы действительно используем, например, LDA; о нём я буду дальше рассказывать. LDA мне лично очень нравится — чудо какое-то, из ничего возникают осмысленные темы; более чудесно выглядит разве что deep learning, но в нём я, не буду врать, не очень хорошо разбираюсь. А алгоритмы на самом деле не такие уж и сложные; да, я сам пишу сэмплирование по Гиббсу для LDA, и вам расскажу в следующих инсталляциях, как его писать…
UFO just landed and posted this here
сэмплировать из нормального распределения — это тоже не вполне тривиальная задачаГенерация нормальных случайных величин на хабре уже обсуждалась, всем заинтересованным рекомендую к прочтению.
А одного из основателей SB, Сергея, с днём рождения! :)
Картинка напомнила иллюстрации в журнале Хакер в начале 2000) До сих пор рука не поднимется подшивку выбросить.
Sign up to leave a comment.
Вероятностные модели: сэмплирование