LDA数据降维第10页

算法工程师面经（搜狐、数旦、好未来）

李德洋·2023-03-31 10:57

LDA主题建模过程及参数详解

平台及工具语言：python平台：anaconda+jupyternotebook语料库：近三百篇英文文献的摘要主要代码首先，#pandas处理csv数据importpandasaspddf=pd.read_csv("abs_all.csv",error_bad_lines=False,encoding='gb18030')df.head()输出：文本预处理deflemmatize_stemmin

高考坐后排的边牧·2023-03-31 07:05

第十章.主成分分析PCA(Principal Component Analysis)

第十章.主成分分析(PCA)10.1主成分分析1.主成分分析的作用：降维1).数据压缩2D-1D2).数据压缩3D-2D3).数据可视化多特征的数据将多特征的数据降维为2维数据（不是挑选两个特征）用平面坐标系表示出来

七巷少年^ω^·2023-03-31 04:40

Task5 朴素贝叶斯、SVM、LDA主题模型

任务朴素贝叶斯朴素贝叶斯的原理利用朴素贝叶斯模型进行文本分类SVM模型SVM的原理利用SVM模型进行文本分类LDA主题模型pLSA、共轭先验分布LDA使用LDA生成主题特征，在之前特征的基础上加入主题特征进行文本分类朴素贝叶斯朴素贝叶斯的原理朴素贝叶斯被称为朴素是因为引入了几个假设

_一杯凉白开·2023-03-28 18:21

04-数据降维之特征选择

"""降维：特征的数量注意：之前说的维度是数组的维度，和这里的维度不一样为什么要降维：去掉无用的特征，减少特征数量特征选择的原因：冗余：部分特征的相关度高，容易消耗计算性能噪声：部分特征对预测结果有影响降维的方式：特征选择：中特征中选出部分特征当作最后的特征作为机器学习的输入数据API：sklearn.feature_selection.VarianceThreshold主要方法：Filter（过

jxvl假装·2023-03-26 20:32

【机器学习面试总结】————特征工程

它和LDA有什么区别与联系

Lingxw_w·2023-03-25 07:35

短文本的LDA模型实现及应用(二)

在主题模型的构建中，如果训练集较小，效果通常不会太理想(对监督学习)，但是大数据量语料分析，常规方式性能堪忧，微软开源的LightLDA在性能上有了很大的提升。详见http://www.flickering.cn/uncategorized/2016/05/peacock%E9%87%87%E6%A0%B7%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%80%A7%E8%83%BD%E6%AF%94%

jimmy_wong_cnbj·2023-03-25 06:59

LDA线性判别分析与PCA降维的区别

LDA线性判别分析线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis，LDA)是一种有监督学习算法，同时经常被用来对数据进行降维。

GhostintheCode·2023-03-24 05:24

绝对不要看眼睛里的郁金香·2023-03-24 03:29

在线作图丨数据降维方法⑤——t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)

Question1：什么是t-SNE？t-DistributedStochasticNeighborEmbedding(t-SNE)是一种非线性降维技术，特别适用于高维数据集的可视化。它广泛应用于图像处理、NLP、基因组数据和语音处理。t-SNE工作原理如下：算法首先计算点在高维空间中的相似概率，然后计算相应低维空间中点的相似概率。点的相似性计算为条件概率，如果在以A为中心的高斯（正态分布）下按其

维凡生物·2023-03-22 13:40

胃肠胰（GEP）神经内分泌肿瘤（NENs）的诊断模型

工作中遇到的文献，反正都要看，顺便做个笔记，文章影响因子不高，重点是思路和方法，文章方法上用了支持向量机（SVM），线性判别分析（LDA），KNN临近法，贝叶斯法（Bayes）。

凌川美兮·2023-03-19 18:33

贪心机器学习高阶训练营分享

课程介绍第2章:凸优化基础第3章:Paper从词嵌入到文档距离第4章:SVM第5章:Review两节第6章:简单机器学习算法与正则第7章:Review两节第8章:Review两节第9章:Paper第10章:LDA.EnsembleMethod

ska2620·2023-03-19 01:43

中文关键词抽取（Keyphrase Extraction），基于LDA与PageRank（TextRank， TPR， Salience Rank， Single TPR）

KeyphraseExtractionAlgorithm项目地址：https://github.com/JackHCC/Chinese-Keyphrase-Extraction无监督学习：中文关键词抽取（KeyphraseExtraction），基于LDA

JackHCC·2023-03-18 11:57

七、降维

部分特征对预测结果有影响主要方法：1、Filter过滤式(VarianceThreshold)方差大小，考虑所有样本这个特征的数据情况2、Embedded嵌入式（正则化，决策树）3、Wrapper（包裹式）4、神经网络1数据降维之特征选择

一闪一闪亮日日日日日日·2023-03-16 15:27

《Python数据分析与挖掘实战》第15章 ——电商产品评论数据情感分析

文章目录1.挖掘背景与目标2.2数据探索与预处理*2.1数据筛选2.2数据去重2.3删除前缀评分2.4jieba分词3基于LDA模型的主题分析4.权重5.如何在主题空间比较两两文档之间的相似度本文是基于

wx1871428·2023-03-16 07:05

论文总结7 基于LDA主题模型的软件缺陷分派方法_黄小亮｜TF-IDF

LDA：将缺陷报告从原始的高维文本单词空间映射到低维语义主题空间，在新的低维主题空间上进行分派。

alwaysuzybaiyy·2023-03-15 05:41

EM算法（1）

EM算法是最常见的隐变量估计方法，在机器学习中有极为广泛的用途，例如常被用来学习高斯混合模型（Gaussianmixturemodel，简称GMM）的参数；隐式马尔科夫算法（HMM）、LDA主题模型的变分推断等等

蔷北·2023-03-13 23:27

卷积神经网络的可视化

t-SNE（数据降维）可视化技术（给她一个高维数据，根据数据的结构和关系自动进行内聚）ConvNets逐渐的将不同的图片分类，我们可以将不同的图片嵌入到二维的空间，这样相似的图片就会在一起.有很多嵌入的方法

美麗突然發生·2023-03-12 07:58

PCA(主成分分析)原理详解

PCA概念PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。

迷雾总会解·2023-03-11 18:34

主成分分析PCA原理以及代码实现

主成分分析数据降维问题基变换基基变换矩阵表示协方差矩阵及优化目标方差协方差协方差矩阵协方差矩阵对角化PCA算法实例代码实现总结PCA（PrincipalComponentAnalysis）是一种常用的数据分析方法

呆小呆_·2023-03-11 18:03

主成分分析（PCA）原理与实现

主成分分析（PCA）是最重要的数据降维的方法之一。针对高维数据的处理时，往往会因为数据的高维度产生大量的计算消耗，为了提高效率，一般最先想到的方法就是对数据降维。

guoziqing506·2023-03-11 18:32

线性降维：主成分分析PCA原理分析与仿真验证

数据降维是解决维度灾难的一种有效方法，之所以对数据进行降维是因为：在原始的高维空间中，包含有冗余信息以及噪音信息，在实际应用例如图像识别中造成了误差，降低

Anusat·2023-03-11 18:32

分类

生成模型：隐马尔可夫模型HMM、朴素贝叶斯模型、高斯混合模型GMM、LDA等。

帅气的三少爷·2023-03-11 13:45

中文jieba+LDA基本流程

唔最近小白新学了点点中文文本处理来处理一个paperdatabase，总结了一点点流程（超级入门，轻喷）1基本准备所需处理的中文文本用户词典userdict停用词词表stopwords2可能用到的一些包jieba--分词gensim--lda

Silv_Kim·2023-03-10 16:42

【自然语言处理】基于 LDA 和 BERTopic 的 COVID-19 论文内容分析

基于LDA和BERTopic的COVID-19论文内容分析关于COVID-19的研究不胜枚举，截至2022年初，已发表了超过800000800000800000篇与COVID-19相关的论文。

皮皮要HAPPY·2023-03-10 07:50

机器学习保研复习

PCA：主成分分析（无监督）PCA（PrincipalComponentAnalysis）是一种常用的数据降维技术，用于将多维数据集投影到低维空间中，同时保留数据的重要信息。

miss9785·2023-03-10 07:15

Excel数据清洗

一、数据降维-二维表转一维表方法一：数据透视表法此方法仅适用于单行，单列的交叉二维表1.Alt+D+P，打开数据透视表和数据透视图向导2.请指定待分析数据的数据源类型，选择多重合并计算数据区域；.所需创建的报表类型

知识工作者·2023-03-10 05:19

【花书】svm作业

支持向量机与LDA1.jpg2.jpg2.从最优化理论的角度解释为什么存在支撑向量3.为什么svm核函数不需要知道核函数的具体形式，只要知道内积的表达式4.自己独立推导svm算法5.查资料说明svm的优缺点

一杭oneline·2023-03-09 12:42

数据预处理之归一化，标准化，数据降维之特征选择

归一化以上为归一化的原理接下来将展示出归一化的代码fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalermm=MinMaxScaler()data=mm.fit_transform([[90,2,10,40],[60,4,15,40],[75,3,13,46]])data打印结果为：如果将上述代码的**mm=MinMaxScaler()**改为mm=MinMaxSc

Thefan1·2023-03-01 07:13

机器学习：基于主成分分析（PCA）对数据降维

机器学习：基于主成分分析（PCA）对数据降维作者：AOAIYI作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：AOAIYI首页如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞收藏评论+关注哦！

AOAIYII·2023-02-26 07:26

主题模型分析

链接入口：【python-sklearn】中文文本|主题模型分析-LDA(LatentDirichletAllocation)_哔哩哔哩_bilibili详细版代码入口：如何用Python从海量文本抽取主题

ᝰꫛꪮꪮꫜ748·2023-02-22 02:49

python机器学习库

库名功能scikit-learn支持分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理，提供了一些机器学习方法的接口tensorflow以数据流图为基础，由谷歌人工智能团队开发和维护、免费且开源的机器学习计算框架

程非池的小软·2023-02-19 08:28

NLP自然语言处理—主题模型LDA案例：挖掘人民网留言板文本数据|附代码数据

全文链接：tecdat.cn/?p=2155最近我们被客户要求撰写关于NLP自然语言处理的研究报告，包括一些图形和统计输出。随着网民规模的不断扩大，互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充，也是民意凸显的地带。领导干部参与网络问政的制度化正在成为一种发展趋势，这种趋势与互联网发展的时代需求是分不开的▼人民网《地方领导留言板》是备受百姓瞩目的民生栏目,也是人民网品牌栏目,被称为“社情民意的集散地、亲民爱

·2023-02-18 00:24

哈工大硕士生用 Python 实现了 11 种经典数据降维算法，源代码库已开放

这里有个GitHub项目整理了使用Python实现了11种经典的数据抽取（数据降维）算法，包括：PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE等，并附有相关资料、展示效果；非常适合机器学习初学者和刚刚入坑数据挖掘的小伙伴

视学算法·2023-02-17 07:49

（西瓜书）机器学习（周志华）书目录

模型的评估与选择2.1.经验误差与过拟合2.2.评估方法2.3.性能度量2.4.偏差与方差3.线性回归3.1.什么是回归3.2.一元线性回归3.3.多元线性回归3.4.对数几率回归3.5.线性判别分析（LDA

坠金·2023-02-07 13:55

机器学习期末复习总结

（1）留出法（2）交叉验证法（3）自助法2.3.性能度量三、线性模型3.1.线性回归3.1.1线性模型(linearmodel)：3.1.2线性回归算法3.1.3优化/损失函数3.1.4线性判别分析（LDA

归尘@Holden·2023-02-07 07:29

使用OpenCV求解物体（轮廓）的旋转角度的案例

PCA是机器学习里面进行数据降维的常用方法之一。假设你有一组2D点，如上图所示。每个

thequitesunshine007·2023-02-06 21:20

R语言如何绘制PCA图（四）

主成分分析法，也被称为主分量分析法，是很常用的一种数据降维方法。主成分分析法采用一个线性变换将数据变换到一个新的坐标系统，使得任何数据点投影到第一个

心有灵犀啦·2023-02-06 07:50

Auto-encoder和Variational auto-encoder（自编码器和变分自编码器）

Auto-encoder属于UnsupervisedLearning问题经常用于数据集预处理进行数据降维或者特征的提取某些数据集使用时需要变为计算机能够更好处理的形式，需要先进行预处理，我们希望预处理后的数据能够最大保留原数据集信息

歌者And贰向箔·2023-02-06 00:39

主成分分析（PCA）

统计学方法上一篇主目录下一篇文章结构1主成分分析（PCA）简介2PCA与图像处理的关系3数据降维4数据中心化5PCA的推导过程6PCA实例7PCA的作用【前言】在许多领域的研究与应用中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测

ShaneHolmes·2023-02-05 15:03

线性模型（线性回归、Logistics回归、LDA）

线性回归1、单一属性线性回归单一属性的线性回归目标：最小二乘法2、多元线性回归3、线性模型的特点形式简单、易于建模，可解释性强，是非线性模型的基础。对异常点鲁棒性差。线性并不指对输入变量的线性，而是指对参数空间的线性。对于输入来说，可以对先对其进行非线性变换，再进行线性组合。从这个角度来说，线性模型完全具有描述非线性的能力。Logistic回归二分类任务单位阶跃函数：不连续对数几率函数：单调可微、

夕述·2023-02-05 13:20

通俗理解CNN（卷积神经网络）

qingqingpiaoguo·2023-02-05 13:17

卷积神经网络 CNN 简述

文章目录所解决的问题需要处理的数据量太大很难保留图像特征基本原理卷积层——提取图像特征池化层——数据降维（避免过拟合）全连接层——输出结果实际应用图像分类、检索目标检测图像分割自然语言处理参考资料所解决的问题在卷积神经网络

油条生煎·2023-02-05 13:46

PCA

PCA是一种无参数的数据降维方法。首先看如下一张图屏幕快照2018-03-11下午4.55.51.png这是一组二位数据图，这些数据形成一个椭圆形状的点阵，那么这个椭圆有一个长轴和一个短轴。

carolwhite·2023-02-05 11:27

[机器学习导论]——第六课——贝叶斯分类器

贝叶斯分类算法一般生成式贝叶斯分类器公式说明举例说明朴素贝叶斯分类器公式说明举例说明避免0概率问题高斯朴素贝叶斯分类器高斯分布高斯分布参数估计高斯贝叶斯分类器高斯朴素贝叶斯分类器使用朴素高斯的必要性高斯贝叶斯决策面LDA

雨落俊泉·2023-02-05 07:40

聚类算法 - EM