function isDigit(s) { var patrn=/^[0-9]{1,20}$/; if (!patrn.exec(s)) return false return true } //校验登录名：只能输入5-20个以字母开头、可带数字、“_”、“.”的字串 function isRegisterUserName(s) { var patrn=/^[a-zA-Z]{1}([a-zA-Z0-9]|[._]){4,19}$/; if (!patrn.exec(s)) return fal
简单的网页用户注册表单的校验，提供给大家学习，借鉴，完整代码已经打包，欢迎下载。截取一部分代码，如下： function checkuser(){//检查用户名的方法 var usernameNode=document.getElementById("username");//通过id得到input标签节点 var str=usernameNode.value;//获取到input标签框框里面输入的值，是一个字符串 var regExp = new RegExp("^\\w*$&q uot;,
html网页用户注册表单验证校验Javascr ipt源码代码，完整代码已经打包，还迎下载，代码仅供学习参考。 function checkuser(){//检查用户名的方法 var usernameNode=document.getElementById("username");//通过id得到input标签节点 var str=usernameNode.value;//获取到input标签框框里面输入的值，是一个字符串 var regExp = new RegExp("^\\w* $","
LDA模型的理解对很多人是一种挑战，尤其是参数估计部分。本文档详细给出了TOTLDA和LDA两个主题概率模型的参数估计需要用到的后验概率的推导过程，并采用了两种方法，对主题概率模型研究人员具有很好的启发意义！Gibbs Sampling Derivation for LDA and ToT, Han Xiao, Ping luo
Gibbs sampling:为了对x进行佔计,一般我们要从
P(X)≡P
中进行抽样。如果P(X)不易求得,我们可以通过对所有的P(x|X_)进行抽样来近似
其步骤如
最大后验（Maximum A Posteriori，MAP）概率估计
注：阅读本文需要贝叶斯定理与最大似然估计的部分基础
最大后验（Maximum A Posteriori，MAP）估计可以利用经验数据获得对未观测量的点态估计。它与Fisher的最（极）大似然估计（Maximum Likelihood，ML）方法相近，不同的是它扩充了优化的目标函数，其中融合了预估计量的先验分布信息，所以最大后验估计可以看作是正则化（regularized）的最大似然估计。
想要了解最大后验（MAP）概率
