这次提交主要是交了一些失败的关于主题模型和神经网络方面的尝试

.gitignore
lda.py
lda_neu.py
lda_reg.py
readfile.py
readtopic.py
variableNames.txt
您的分支领先 'origin/master' 共 1 个提交。
新文件：    topic.sh
修改：      .gitignore
主要是作出了神经网络和主题模型方面的尝试，先主题分析，然后对其进行knn和回归两种方式，
主要发现lda之后一些同类词特别容易出现在一起，比如cold、hot等，这样的话分类效果就不会好。
神经网络的调试效果一直都不很理想，导致现在都不太想调了，不过最后的化可能也要用到神经网络的。
这次主要交了一个不太行的rbm版本
修改：      .gitignore
新文件：    rbm_reg.py
这个rbm是我尝试的一个非常那个的东西，将出现词作为1，未出现0，这样的化就能有一个rbm被训练出来。
通过得到隐含层在进行回归训练，其实我想得很好，但是memory error了。。。。