LDA数据降维第19页

降维模型之主成分分析法（PCA）

数据降维的作用降维是将高维度的数据（指标太多）保留下最重要的一些特征，去除噪声和不重要的特征，从而实现提升数据处理速度的目的。

iMoriarty·2022-11-23 10:58

西瓜书第3章学习笔记

目录3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归（逻辑回归）3.4线性判别分析（LinearDiscriminateAnalysis，LDA）3.5多分类学习3.6分类不平衡问题机器学习三要素：模型—

Zenobia_FL·2022-11-23 08:26

Bishop 模式识别与机器学习读书笔记 || 线性分类模型之判别函数的几何建模

线性分类模型之判别函数的几何建模文章目录线性分类模型之判别函数的几何建模1.判别函数1.1两类问题1.2多类问题1.3Fisher线性判别LDA算法1.3代码实现1.4结果输出**注释：**2.感知机方法

Mr_LeeCZ·2022-11-23 08:23

线性分类（二）-- 线性判别分析 LDA

在机器学习领域，LDA是两个常用模型的简称：线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis）和隐含狄利克雷分布（LatentDirichletAllocation）。

长路漫漫2021·2022-11-23 08:40

线性判别分析(LDA)详解

目录一、LDA简介二、数学原理（以二分类为例子）1、设定2、每一类的均值和方差3、目标函数4、目标函数的求解5、最终的实践所求三、多分类LDA四、LDA用途与优缺点1、用途2、优点3、缺点五、LDA的python

tt丫·2022-11-23 08:09

线性判别分析（LDA）推导及python实现

代码实现：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3DclassLDA():def__init__(self):self.w=Nonedefcalculate_covariance_matrix(self,X,Y=None):#计算协方差矩阵m=X.shape[0]X=X-np.mea

程序媛JD·2022-11-23 08:34

LDA线性判别分析案例实战

LDA是线性判别分析的简称，该方法是一种线性学习方法，常用于分类。

husky66·2022-11-23 08:30

R语言LDA线性判别分析

LDA线性判别分析R语言中LDA的实现过程lda()函数理解lda()用法lda()参数介绍lda示例可视化结果应用前景最流行或最成熟的机器学习技术之一是线性判别分析(LDA)。

酷二的R语言记录册·2022-11-23 08:56

主题模型--LSA,PLSA，LDA

隐含狄利克雷分配LDA可能是最常见的主题模型，是一般化的PLSA，由Blei,D

zhurui_xiaozhuzaizai·2022-11-23 07:43

【机器学习】自然语言处理中的关键技术

目录参考分词规则分词统计分析深度学习分词混合分词词性标注的定义命名实体识别深度学习NER关键词提取TF-IDF算法TextRank算法LSA/LSI/LDA算法LSA\LSI算法LDA算法参考华为云学院分词中文分词

sword_csdn·2022-11-23 07:42

【学习实践】尝试使用LDA方法与传统LSA方法对比实现文本主题进行挖掘

尝试使用LDA方法与传统LSA方法对比实现文本主题进行挖掘实验简介本实验或者说案例，是使用Pycharm编写代码，对同一组新闻数据集进行新闻主题挖掘，来训练两个不同的NLP模型，并提供训练集对训练结果进行测试

JinyuZ1996·2022-11-23 07:11

主题模型对比：LSA、pLSA、LDA

LSA潜语义模型，通过矩阵分解SVD的方式将词和文档映射到潜在语义空间应用：计算相似度，可以进行1）词汇／文档分类2）检索缺点：1）尽管LSA的U和V矩阵每一列可以看作一个话题，但是无法解释。2）svg计算量大pLSApLSA通过一个生成模型给LSA赋予概率上的解释。每篇文档看成是话题上的概率分布，每一个话题代表不同单词的概率分布。每写一个词，先以一定的概率选取主题，再以一定的概率选取词，每篇文档

SHOUGOUGOU·2022-11-23 07:36

文本表示模型(1)：主题模型LSA、pLSA、LDA

目录文本表示模型主题模型LSApLSALDA文本表示模型文本表示模型可分为以下几种：基于one-hot,tf-idf,textrank等的bag-of-words；基于计数的，主题模型，如LSA,pLSA,LDA

SunnyGJing·2022-11-23 07:35

基本图像处理-1（图像直方图与数据降维-主成分分析PCA）

直方图图像的直方图用来表征该图像像素值的分布情况。用一定数目的小区间（bin）来指定表征像素值的范围，每个小区间会得到落入该小区间表示范围的像素数目。该（灰度）图像的直方图可以使用pythonPIL中的hist()函数绘制。hist(im.flatten(),128)flatten()方法将任意数组按照行优先准则转换成一维数组直方图均衡化直方图均衡化是指将一幅图像的灰度直方图变平，使变换后的图像中

jaycain·2022-11-23 06:58

RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUE when calling `cublasSgemm( handle, opa, opb, m

RuntimeError:CUDAerror:CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUEwhencallingcublasSgemm(handle,opa,opb,m,n,k,&alpha,a,lda

taxuewuhenxiaoer·2022-11-23 05:24

主成分分析(PCA)及其可视化的基础指南

主成分分析（PCA）是一种将数据降维技巧，它将大量相关变量转化成一组很少的不相关变量，这些无相关变量称为主成分。

木舟笔记·2022-11-23 02:13

【数学分析入门】R语言之主成分分析与因子分析的代码实现

降维分析方法主成分分析主成分分析，PrincipalComponentAnalvsis，也简称为PCA，是一种数据降维技巧，它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关的变量称为主成分。

如果我是温帅帅·2022-11-23 02:39

数据挖掘案例实战：利用LDA主题模型提取京东评论数据（一）

泰迪智能科技（数据挖掘平台：TipDM数据挖掘平台）最新推出的数据挖掘实战专栏专栏将数据挖掘理论与项目案例实践相结合，可以让大家获得真实的数据挖掘学习与实践环境，更快、更好的学习数据挖掘知识与积累职业经验专栏中每四篇文章为一个完整的数据挖掘案例。案例介绍顺序为：先由数据案例背景提出挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建，在介绍建模过程中同时穿插操作训练，把相关的知识点嵌入相应的操作过程中

泰迪智能科技·2022-11-22 23:03

机器学习——LDA主题模型

LDA主题模型LDA是一种非监督机器学习技术，可以用来识别大规模文档集（documentcollection）或语料库（corpus）中潜藏的主题信息。

weixin_46064807·2022-11-22 23:08

折肘法+困惑度确定LDA主题模型的主题数

LDA主题模型主题数的确定通过折肘法+困惑度折线确定lda模型的主题个数LDA主题模型主题数的确定前言理论代码图像结论前言如题，LDA（LatentDirichletAllocation）是主题模型中极具代表性的一种

巴基海贼王·2022-11-22 23:36

LDA主题模型提取文本中的关键词

主题模型+TF-IDF提取文本的关键词前言理论代码0.加载依赖包1.主题模型类定义2.数据预处理3.构建关键词字典，提取给定数据集的关键词4.主函数入口备注结论前言如题，本文是LDA（LatentDirichletAllocation

巴基海贼王·2022-11-22 23:06

NLP实验——LDA主题模型

原理原理我就不细致讨论啦，放上几个比较好的博客yang_guo机器学习-LDA主题模型笔记致GreatNLP系列（三）LDA主题模型刘建平Pinard文本主题模型之LDA(一)LDA基础我的理解比较简单

悄悄不加糖·2022-11-22 23:05

LDA主题模型的原理和建模

目录什么是LDA主题模型背景知识贝叶斯理论gamma函数多个分布博鲁尼分布二项分布多项分布beta分布Dirichlet分布开始了解LDAPython建模什么是LDA主题模型首先说明一下什么是主题模型。

不休的turkeymz·2022-11-22 23:05

《学术小白的学习之路 07》自然语言处理之 LDA主题模型 01

原文链接文章目录书山有路勤为径，学海无涯苦作舟（行行代码要手敲）零、吃水不忘挖井人一、LDA主题模型1.1简介1.2安装二、LDA主题识别2.1前期操作2.1.1生成TF-IDF文本权重矩阵2.1.2调用

驭风少年君·2022-11-22 23:33

自然语言处理-LDA主题模型

LDA主题模型哈尔滨工程大学-537一、LDA主题模型简介LDA(LatentDirichletAllocation)中文翻译为：潜在狄利克雷分布。

qianjinwang·2022-11-22 23:00

【机器学习之LDA主题模型】

文章目录前言一、LDA主题模型是什么？1.LDA主题模型原理2.LDA主题模型推演过程三、问题总结1.怎么确定LDA的标题个数？四、拔高亮点1.如何用主题模型解决推荐系统中的冷启动问题?

不见山_·2022-11-22 23:28

学习LDA主题模型总结

LDA主题模型主题模型概念LDA模型词袋模型二项分布多项分布共轭先验分布学习链接主题模型概念主题模型（topicmodel）是以非监督学习的方式对文集的隐含语义结构进行聚类的统计模型。

LuoYaNiiii·2022-11-22 23:27

基于LDA主题模型和SVM的文本分类

用LDA模型抽取文本特征，再用线性SVM分类，发现效果很差，F1=0.654。

morein2008·2022-11-22 23:57

机器学习算法（九）: 基于线性判别LDA模型的分类（基于LDA手写数字分类实践）

机器学习算法（九）:基于线性判别模型的分类1.前言：LDA算法简介和应用1.1.算法简介线性判别模型（LDA）在模式识别领域（比如人脸识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用。

废物药浪学代码·2022-11-22 23:57

【机器学习】基于LDA主题模型的人脸识别专利分析

作者|SorenGran编译|VK来源|TowardsDataScience介绍作为一名数据科学家，文本数据提出了一个独特的挑战：虽然金融、年龄和温度数据可以立即被注入线性回归，但词汇和语言本身对统计模型毫无意义。怎样才能有人对一系列随机的、毫无意义的字母进行建模或分析？广义上，这类工作属于自然语言处理（NLP）的范畴，这项研究跨越了各种领域——计算机科学、语言学、人工智能，当然还有数据科学。然而

风度78·2022-11-22 23:26

统计机器学习方法 for NLP：基于LDA的主题模型

这篇将介绍隐含狄利克雷分布，即LDA，并基于LDA完成对论文主题提取的任务。隐含狄利克雷分布是什么？

nghuyong·2022-11-22 23:52

头歌平台-人工智能技术应用-实践学习与答案2（补充实训部分）

人工智能技术应用四、LDA算法第1关LDA算法六、TF/IDF算法第1关：去除停用词TF/IDF算法七、TextRank算法第1关Jieba在关键词提取中的应用第二关TextRank算法八、论坛数据分析

AlbertOS·2022-11-22 21:13

机器学习(五)：深入浅出PCA降维

二.理论介绍2.1什么是PCAPCA的英文全称是PrincipalComponentAnalysis，即主成分分析，它是一种常用的数据降维方法。

斯曦巍峨·2022-11-22 21:31

降维算法（一）—— PCA算法

数据降维技术就是解决这一问题的技术之一。有效的数据降维技术能够揭示原始数据的内在结构和联系，不仅可以消除数据间的冗余，以简化数据，提高计算效率，还改善数据

time_exceed·2022-11-22 21:58

Python数据分析与机器学习28-新闻分类

文章目录一.数据源介绍二.分词三.停用词四.wordcloud五.TF-IDF：提取关键词六.LDA：主题模型参考：一.数据源介绍搜狗实验室的数据集，我看了下目前访问会直接跳转到搜狗的首页，暂时下载不了

只是甲·2022-11-22 18:41

高斯分布

在高斯混合模型（GMM），高斯判别分析（LDA）等等中，都涉及到了高斯分布，所以这里结合CS229课程笔记和机器学习-白板推导（二）-数学基础来对高斯分布进行一个介绍。

宁悦·2022-11-22 17:48

《机器学习（西瓜书）》——线性模型

如果有多个输入属性，，当X时满秩矩阵或者正定矩阵矩阵时，有解析解.对数线性回归：，形式线性回归，是输入空间到输出空间的非线性映射2.对数几率回归——分类任务对数几率函数：用极大似然法估计w和b的值3.线性判别分析LDA

xyq1212·2022-11-22 17:18

【Abee】吃掉西瓜——西瓜书学习笔记（二）

linearregression）多元线性回归（multivariatelinearregression）对数几率函数（logisticfunction）线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，LDA

AnyaBee·2022-11-22 17:13

AE和VAE

主要用于数据去噪、可视化降维（类比PCA可以进行比较）损失函数：自动编码器是数据相关的，自动编码器的过程是有损的，损失函数正是用来衡量由于压缩而损失掉的信息，一般使用L2损失流程：编码器进行数据降维后，

机器学习我来学·2022-11-22 13:09

Matlab中特征降维主成分分析(PCA)使用方法（整套流程）

1.PCA简介：PCA（PrincipalComponentAnalysis）主成分分析方法是一种常见的数据降维方法。数据维度过高可能会使得模型效果不佳。

Karthus_冲冲冲·2022-11-22 04:27

NLP到Word2Vec实现-第二课

weixin_47082769·2022-11-21 18:49

python数据分析 - 数据降维PCA

python数据分析-数据降维1.PCA最大可分性的思想2.基变换3.方差4.协方差5.协方差矩阵6.协方差矩阵对角化7.PCA算法流程8.PCA实例大概主成分分析（Principalcomponentsanalysis

我老婆周淑怡·2022-11-21 18:15

python pca降维数据的保存,PCA数据降维原理及python应用（葡萄酒案例分析）

目录主成分分析(PCA)——以葡萄酒数据集分类为例1、认识PCA(1)简介数据降维的一种方法是通过特征提取实现，主成分分析PCA就是一种无监督数据压缩技术，广泛应用于特征提取和降维。

国观智库·2022-11-21 18:43

PCA降维代码实现

背景主成分分析（PrincipalComponentsAnalysis），简称PCA，是一种数据降维技术，用于数据预处理。

vincent_hahaha·2022-11-21 18:12

机器学习-PCA数据降维详解

机器学习-PCA数据降维详解01PCA降维思路02PCA降维的本质03代码实现及过程讲解01PCA降维思路Step01：零均值化处理Step02：计算协方差矩阵Step03：构建降维矩阵Step04：利用降维矩阵对初始数据进行降维

知帷·2022-11-21 18:38

PCA实现降维的过程

Brice Loskie·2022-11-21 18:23

机器学习实战——PCA降维

文章目录1降维技术2PCA2.1移动坐标轴2.2在NumPy中实现PCA3示例：利用PCA对半导体制造数据降维4总结Dimensionalityreductiontechniques降维降维是对数据高维度特征的一种预处理方法

SKYWALKERS_2397·2022-11-21 16:56

西电机器学习简答题核心考点汇总（期末真题，教材西瓜书）

卷积核，池化层作用三、SVM转化为对偶问题的优点四、核函数的作用五、特征的相似度定义，性质六、预剪枝与后剪枝优缺点七、密度直接可达，密度可达，密度相连定义八、DBSCAN相对于k-menas的优缺点九、LDA

oax_knud·2022-11-21 15:51

PCA分析法的python主要代码

一PCA分析法介绍可以理解为是一种降维的思想，将M列数据降维成对应的N列数据，用主要的几个字段解释整体方差变异也可以理解为一种低维度的映射，举例将三维的数据找到一个二维映射面，同时可以尽力解释出较多的信息来举例如下图所示

安吉尼尔·2022-11-21 12:00

主成分分析（PCA）方法步骤以及代码详解

本节将讲述常见的数据降维方法PCA，减少数据集的变量数量，同时保留尽可能多的信息。1.什么

薄的算法之芯·2022-11-21 12:26

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