LDA数据降维第20页

机器学习基础01--scikit-learn库的运用使用库中的数据集与make_blobs/moons/circles的使用

它包含众多的机器学习算法，主要分为六大类：分类、回归、聚类、数据降维、模型选择和数据预处理。使用Scikit--Learn库中的数据集数据集名称调用方式适用算法鸢尾花数据集lo

Alex_fxb·2022-11-21 12:04

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·2022-11-21 11:53

NLP系列笔记：通俗理解LDA主题模型

0前言印象中，最开始听说“LDA”这个名词，是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列，叫LDA数学八卦，我当时一直想看来着，记得还打印过一次，但不知是因为这篇文档的前序铺垫太长（现在才意识到这些

数据饕餮·2022-11-21 09:56

理解 LDA 主题模型

前言gamma函数0整体把握LDA1gamma函数beta分布1beta分布2Beta-Binomial共轭3共轭先验分布4从beta分布推广到Dirichlet分布Dirichlet分布1Dirichlet

weixin_33830216·2022-11-21 09:22

主题模型探讨

以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到的；3.常见的主题模型有3种：（1）PLSA（ProbabilisticLatentSemanticAnalysis）（2）LDA

Paulzhao6518·2022-11-21 09:48

通俗理解LDA主题模型(转载自 v_JULY_v 大佬)

通俗理解LDA主题模型原文：https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/412095150前言印象中，最开始听说“LDA”这个名词，是缘于rickjin

小小小爝·2022-11-21 09:17

【转载】通俗理解LDA主题模型

LDA模型主要包括主题分布和词语分布，主题分布：各个主题在文档中出现的概率分布。词语分布：各个词语在某个主题下出现的概率分布。

天狼啸月1990·2022-11-21 09:16

通俗理解LAD模型

一个函数：gamma函数四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架两个模型：pLSA、LDA（在本文第4部分阐述）一个采样：Gibbs采样本文便按照上述

珠穆拉玛峰·2022-11-21 09:42

跟着Cell学单细胞转录组分析(五):单细胞转录组marker基因鉴定及细胞群注释

完成数据降维和细胞聚类后，最主要的环节和工作就是确定各个细胞群，明确是什么类型的细胞，正群的细胞定群很关键，涉及到整个研究，所以这一步宁愿多费时间，也不要出错。

TS的美梦·2022-11-21 07:23

论文研读-社交媒体可视化-大规模地理社交媒体数据的可视化抽象与探索

社交媒体数据可视化2.3地理数据的可视化抽象3任务分析和系统概述3.1数据描述3.2任务分析3.3系统概览4可视化设计4.1语义特征提取4.2语义保持取样4.3多目标优化4.4伪代码5可视化界面5.1地图视图5.2LDA

weixin_43413013·2022-11-21 03:47

lda主题模型的可视化_Gensim LDA主题模型实验

本文利用gensim进行LDA主题模型实验，第一部分是基于前文的wiki语料，第二部分是基于Sogou新闻语料。

清水荷叶粥·2022-11-21 03:17

sklearn实现lda模型_LDA模型实战常用知识点

之前在公众号里分享过好几次LDA话题模型的，但考虑的问题都比较简单。

智者也·2022-11-21 03:45

lda主题模型的可视化_把LDA主题模型作为自己的硕士课题，有什么可以做的？

经典的LDA主题模型实现了文本的软聚类的工作，将文档转化为基于主题的数值向量，每个维度上的主题概率取值就是对特定主题的聚类中心的隶属度。

木子Hui·2022-11-21 03:45

lda主题模型的可视化_LDA主题模型和大家聊一聊，吧友们也可以发表下想法

该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼文本挖掘是大数据应用的十分关键的技术之一，对网络上海量的UsergeneratedContent进行商业分析大多离不开对于文本的处理。对文本进行分析分为有监督的方法和无监督的方法。这里涉及了两个概念，“有监督”和“无监督”或许让对数据挖掘没有太深入基础的朋友们有点恍惚，说简单了，有监督方法就是用户预先给出一些学习的实例，对文本内容进行标注，然后计算机程序通

大厂男孩的粉丝·2022-11-21 03:15

[python]LDA模型使用流程及代码

目录数据预处理去除停用词构建LDA模型可视化——pyLDAvis主题个数确认困惑度计算一致性得分数据预处理该步骤可自行处理，用excel也好，用python也罢，只要将待分析文本处理为csv或txt存储格式即可

alwaysluc·2022-11-21 03:37

词典构造方法之LDA主题模型

词典构造方法之LDA主题模型主题模型LDA原理理解LDA是一种非监督学习技术，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。

笑傲NLP江湖·2022-11-21 03:03

LDA模型构建与可视化

正在学习人工智能自然语言处理，学校布置的作业分享出来文章目录1.原理2.代码实现2.1.导入的包2.2.分词去停用词2.3.Tfidf2.4.计算困惑度2.5.LDA模型构建2.6.主题与分词2.6.1

π225·2022-11-21 03:32

机器学习主成分分析

数据降维PCA主要通过把数据从高维映射到低维来降低特征维度找线的方法，让点到直线距离最小PCA原理及实现从k=2->1k=3->2(降维)注意1：虽然PCA有

a1111111111ss·2022-11-20 23:29

LDA主题提取+可视化分析（PyLDAavis）

1、LDA主题提取——分词importreimportjiebaasjbimportgensimfromgensimimportmodelsimportpyLDAvis

py学习小白·2022-11-20 17:13

matlab aam提取特征值,一种基于aam模型的视频序列人脸识别方法

一种基于aam模型的视频序列人脸识别方法【专利摘要】本发明公开了基于AAM模型的视频序列人脸识别方法，包括训练步骤和识别步骤；(1)训练步骤包括：PCA投影；(1-2)LDA投影：通过LDA投影矩阵WLDA

weixin_39661589·2022-11-20 13:56

《机器学习（周志华）》Chapter3 线性模型

主要有对连续数据的预测（回归问题）、二分类问题、线性判别分析（LDA）和多分类问题。

周博u010083327·2022-11-20 10:52

四大机器学习降维算法：PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps

原文：http://dataunion.org/13451.html作者：xbinworld引言：机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数f:x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。f可能是显式的或隐式的、线性的或

weixin_34383618·2022-11-20 09:23

【机器学习】UMAP：强大的可视化&降维工具

作者：杰少UMAP：强大的可视化&异常检测工具简介数据降维最为重要的是降低数据的维度的同时尽可能保有大量的原始信息，而其中最为大家熟知的是PCA和tSNE，但是这二者都存在一些问题，PCA的速度相对很快

风度78·2022-11-20 09:10

深度学习RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasSgemm( handle, opa,

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

SuiJiangPiaoLiu·2022-11-20 05:44

【bug记录】RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasSgemm

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

yifanliuu·2022-11-20 05:10

主成分分析

主成分分析1.摘要2.数据降维3.主成分分析4.矩阵与向量相乘对向量的影响5.最大方差理论6.最小化降维损失7.如何选择降维后的维度8.scikit-learnPCA1.摘要本篇博客主要用于记录主成分分析的原理推导和用法

小琳猫·2022-11-19 22:26

机器学习目录

1.机器学习概述机器学习简介机器学习、人工智能和数据挖掘典型机器学习应用领域机器学习算法机器学习一般流程2.机器学习的基本方法统计分析高位数据降维特征工程模型训练可视化分析3.决策树与分类算法决策树算法集成学习决策树应用

程序员技术入门搬运工·2022-11-19 16:41

7）Python模块：sklearn

SKlearn包含的机器学习方式：分类，回归，无监督，数据降维，数据预处理等等，包含了常见的

北海北_CrazyZheng·2022-11-19 16:56

【Python】LDA模型中文文本主题提取丨可视化工具pyLDAvis的使用

主题模型LDA的实现及其可视化pyLDAvis无监督提取文档主题——LDA模型1.1准备工作1.2调用api实现模型LDA的可视化交互分析——pyLDAvis2.1安装pyLDAvis2.2结合gensim

菜菜2022·2022-11-19 14:47

CNN学习笔记（1）

1LDA主题模型？

沉辰尘_0821·2022-11-19 12:50

【educoder 机器学习】PCA

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

小张dand·2022-11-19 12:09

线性判别分析（机器学习）

目录线性判别分析的原理LDA的降维过程如下线性判别分析（LDA）是一种有监督的线性降维算法。

唯见江心秋月白、·2022-11-19 10:11

Anaconda3安装pyLDAvis以及找不到funcy库的解决方法

pyLDAvis是一个交互式LDA可视化python软件包，可对LDA主题模型进行可视化显示。

Alexabc3000·2022-11-19 09:26

【DELM分类】基于海鸥算法改进深度学习极限学习机实现数据分类附matlab代码

然而当原始数据混杂入大量噪声变量时,或者当输入数据维度非常高时,极限学习机算法的综合性能会受到很大的影响.深度学习算法的核心是特征映射,它能够摒除原始数据中的噪声,并且当向低维度空间进行映射时,能够很好的起到对数据降维

matlab科研助手·2022-11-19 09:39

【DELM预测】基于海鸥算法改进深度学习极限学习机实现数据预测附matlab代码

然而当原始数据混杂入大量噪声变量时,或者当输入数据维度非常高时,极限学习机算法的综合性能会受到很大的影响.深度学习算法的核心是特征映射,它能够摒除原始数据中的噪声,并且当向低维度空间进行映射时,能够很好的起到对数据降维

matlab科研助手·2022-11-19 09:09

初学NLPday2笔记部分

，妈妈去接他，小明（他）3.机器翻译小心地滑翻译成：slidecarefully4.词性标注5.分词（中文、日文等）6.主题识别topicmodelBAT7.文本分类处理方法：HMM、CRF、SVM、LDA

WJY991202·2022-11-19 08:34

pytorch中的tensor实现数据降维以及通道数转换

首先导入torch包，利用torch.narrow()函数实现数据通道数转换，具体实例见下图利用torch.rand(5,6)随机生成一个5X6的二维矩阵，利用torch.narrow(x,dim,start，length)进行通道数转化，narrow()函数里第一个参数是你需要转换的原始数据，必须是tensor形式。第二个变量dim是你需要转换的具体维度。第三个变量为所选维度中的第几个通道为起点

机械不深度学习·2022-11-19 08:41

《kaldi语音识别实战》：带特征变换的三音素模型训练——train_lda_mllt.sh，train_sat.sh解析

关于LDA、MLLT及fMLLR的特征变换请阅读《kaldi语音识别实战》阅读笔记：特征变换一、train_lda_mllt.sh1.1描述对输入特征进行LDA+MLLT特征变换后进行三音素训练。

v-space·2022-11-19 04:14

knn人脸识别判断_基于LDA KNN的人脸识别详解

人脸识别(LDA+KNN方法)：dataTrain=creatData(TrainDatabasePath);dataTest=creatData(TestDatabasePath);trainLabel

NoviScl·2022-11-19 03:26

使用PCA和LDA进行特征选择与提取

本文自建随机数据集进行演示PCA和LDA进行特征选择与提取创建数据集首先使用的是make_blobs函数，在pycharm中查看源码描述为GenerateisotropicGaussianblobsforclustering

Love _YourSelf·2022-11-18 04:04

分别进行PCA降维和LDA降维后分类iris数据集

降维对iris数据集分别进行PCA降维和LDA降维后，再使用logisticRegression、SGDClassifier、Perceptron进行分类#PCA降维pca=PCA(n_components

Love _YourSelf·2022-11-18 04:04

基于sklearn实现LDA主题模型（附实战案例）

目录LDA主题模型1.LDA主题模型原理2.LDA主题模型推演过程3.sklearn实现LDA主题模型（实战）3.1数据集介绍3.2导入数据3.3分词处理3.4文本向量化3.5构建LDA模型3.6LDA

艾派森·2022-11-17 09:03

【2022版】基于矩阵分解的PCA 白化&ZCA白化

【2022版】基于矩阵分解的PCA白化&ZCA白化@author:Heisenberg主成分分析（principalcomponentanalysis,PCA）是一种常用的数据降维算法。

SUFEHeisenberg·2022-11-16 11:02

机器学习西瓜书第三章阅读笔记公式推导+内容概要

第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，LDA）/Fisher判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题3.1

不知名小七·2022-11-16 07:21

【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法18：奇异值分解SVD

Python机器学习算法实现Author：louwillMachineLearningLab奇异值分解（SingularValueDecomposition，SVD）作为一种常用的矩阵分解和数据降维方法

风度78·2022-11-15 13:09

机器学习——特征工程（3分钟的超详细介绍）

3.1特征选择3.2线性降维3.2.1主成分分析法（PCA）3.2.2线性判别分析法（LDA）1什么是特征工程？

Joker_咖啡逗·2022-11-15 11:48

【机器学习】目标函数总结

二、机器学习算法分类三、有监督学习的目标函数概述1.分类问题2.回归问题3.数据生成模型四、无监督学习的目标函数1.聚类2.数据降维五、强化学习参考链接一、为什么需要目标函数？

想变厉害的大白菜·2022-11-15 09:06

机器学习中的目标函数总结

无监督学习算法通常通过优化一个目标函数完成数据降维或聚类。强化学习算法在训练时通过最大化奖励值得到策略函数，然后用策略函数确定每种状态下要执行的动作。多任务学习、半监督学习的核

zenRRan·2022-11-15 09:58

机器学习——经典降维算法与框架综述

目录综述一、介绍二、降维算法回顾1.KNN1.1KNN核心思想1.2KNN算法流程1.3KNN算法优缺点2.线性降维（1）PCA2.1.1PCA简介2.1.2PCA优化问题与算法流程（2）LDA2.2.1LDA

@李忆如·2022-11-15 08:56

最优化方法——K-means实现手写数字图像聚类

聚类算法的原理与算法过程（1）K-means算法原理（2）K-means算法流程（3）K-means算法分析四、手写数字图像聚类（1）导入并处理MNIST数据集（2）K-means聚类（3）结果可视化3.1PCA3.2LDA

@李忆如·2022-11-15 08:25

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