LDA数据降维第22页

计算文本相似度的常用算法

文章目录1.余弦相似度2.TF-IDF模型2.1词频TF的计算方法2.2反文档频率IDF的计算方法2.3TF-IDF的计算方法3.基于语义相似度的计算——DSSM4.LSI/LSA模型5.LDA模型6.

氧小氢·2022-10-21 07:02

数据挖掘--数据探索与数据预处理

文章目录数据探索与数据预处理数据理解清除变量分类型自变量处理时间变量异常值极值数据分箱缺失数据降维过抽样与欠抽样参考黑体字为预处理相关的模型，即在使用这些模型时，需要关注到这些预处理数据探索与数据预处理数据理解抽样偏差数据粒度个人认为

小果一粒沙·2022-10-20 22:46

R语言LDA、CTM主题模型、rjags 吉布斯gibbs采样文本分析论文摘要、通讯社数据

摘要主题模型允许对文档中的术语频率发生进行概率建模。拟合模型可用于估计文档之间以及一组指定关键字之间的相似性，这些关键字使用称为主题的额外潜在变量。R包主题模型提供了基于文本挖掘包tm中的数据结构拟合主题模型的基本基础结构。关键词：吉布斯采样，R，文本分析，主题模型1.引言在机器学习和自然语言处理中，主题模型是生成模型，它们为给定语料库中文档中的术语频率出现提供了概率框架。仅使用术语“频率”假定单

·2022-10-19 15:47

EduCoder上的Python机器学习小记

scikit-learn包含多个模块，应用场景包括数据分类、回归问题、聚类问题、数据降维、模型选择以及数据预处理等，功能强大，简单高效。实训目标本实训旨在，让学习者熟

hnu汐逸·2022-10-18 10:03

主成分分析法

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。在实际的生产

每天一道题·2022-10-14 10:12

机器学习西瓜书第三章学习笔记-线性模型（线性回归、对数几率回归、LDA）

线性回归:解决回归问题，输出为连续的值数据集D={(x1,y1),(x2,y2),…(xm,ym)},其中xi有d个属性描述，多元线性回归试图学习一个线性模型以尽可能准确的预测实值输出标记。f(xi)=wTxi+b\f(x_i)=w^Tx_i+bf(xi)=wTxi+b使得f(xi)≃yi\f(x_i)\simeqy_if(xi)≃yi可以利用最小二乘来对w和b进行估计，把w和b表示为向量形式w⌢

她的我·2022-10-13 19:30

PCA降维

二、图像解释比如我们想把二维数据降维到一维，那么我们要去找到一条线使得投影后方差最大，如二图中的直线，然后我们把二维的点都投影到这条线上，此

醉翁之意不在酒~·2022-10-13 07:08

MATLAB数学建模方法与实践（第3版）——读书笔记

从问题到发布脚本2.2matlab提高3.数据建模技术3.1数据的获取、分析、预处理3.1.1数据读取3.1.2数据预处理3.1.3数据的统计基本描述性统计分布描述性统计3.1.4数据可视化3.1.5数据降维

HTUer的编程之路·2022-10-12 07:56

毕业设计基于大数据的社交平台数据爬虫舆情分析可视化系统

文章目录0前言1课题背景2实现效果**实现功能****可视化统计****web模块界面展示**3LDA模型4情感分析方法**预处理**特征提取特征选择分类器选择实验5部分核心代码6最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升

DanCheng-studio·2022-10-12 07:09

DataWhale吃瓜教程-Task2学习笔记(CH3-线性模型)

吃瓜教程学习笔记-CH3线性模型3.1基本形式3.2线性回归1,一元线性回归2,多元线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析LDA3.5多分类学习3.6类别不平衡3.7参考3.1基本形式线性模型（linearmodel

Alexa2077·2022-10-12 07:37

西瓜书研读——第五章神经网络：BP神经网络

西瓜书研读系列：西瓜书研读——第三章线性模型：一元线性回归西瓜书研读——第三章线性模型：多元线性回归西瓜书研读——第三章线性模型：线性几率回归（逻辑回归）西瓜书研读——第三章线性模型：线性判别分析LDA

小白不白白_·2022-10-06 22:45

python数据分析及可视化（房产数据）

目录前言（数据来源）一、数据处理1.数据导入2.数据预处理二、特征提取1.数据标准化2.LDA主题分类及模型优化三、数据分析及可视化1.kmeans聚类及模型调优2.可视化（利用pycharts）1.北京市房价最高

99.99％·2022-10-06 07:39

机器学习笔记（四）

（四）线性判别分析多分类学习类别不平衡问题小总结决策树决策树的基本概念决策树的构造ID3算法C4.5算法CART算法线性判别分析线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，简称LDA

hhh江月·2022-10-06 07:45

高维数据降维（机器学习）

目录一、实验内容二、实验过程1、算法思想2、算法原理3、算法分析三、源程序代码四、运行结果及分析五、实验总结一、实验内容熟知高维数据降维的概念和基本算法思想；掌握高维数据降维算法的算法原理；掌握高维数据降维算法的设计及

唯见江心秋月白、·2022-10-04 07:25

西瓜书研读——第三章线性模型：线性判别分析 LDA

逻辑回归）主要教材为西瓜书，结合南瓜书，统计学习方法，B站视频整理~人群定位：学过高数会求偏导、线代会矩阵运算、概率论知道啥是概率原理讲解，公式推导，课后习题，实践代码应有尽有，欢迎订阅3.4线性判别分析LDA3.4.1

小白不白白_·2022-10-02 07:17

主成分分析（PCA）详解

主成分分析（PCA)是一种比较基础的数据降维方法，也是多元统计中的重要部分，在数据分析、机器学习等方面具有广泛应用。

生信小兔·2022-10-02 07:13

聚类模型-图聚类-谱聚类

聚类模型1、层次聚类2、原型聚类-K-means3、模型聚类-GMM4、EM算法-LDA主题模型5、密度聚类-DBSCAN6、图聚类-谱聚类六、图聚类-谱聚类谱聚类是一种定义在图上的聚类算法，与其说是聚类算法

myazi·2022-10-01 07:00

特征工程之特征降维-特征选择-PCA/LDA

【与之形成对比的是PCA、LDA等降维方式。】主要标准有两个：特征是否发散。特征与目标的相关性。注：在进行特征工程之前，需要进行特征的设计，因为没有特征又何来的特征选择？

Michael_Flemming·2022-09-30 13:14

机器学习面试题——PCA与LDA

机器学习面试题——PCA与LDA提示：不知道今后互联网大厂考还是不考，准备着PCA介绍一下PCA算法步骤PCA原理PCA降维之后的维度怎么确定说说PCA的优缺点推导一下PCA降维方法有哪些？

冰露可乐·2022-09-28 19:01

机器学习之PCA算法学习

PCA【主成分分析】简介**PCA全称PrincipalComponentAnalysis，即主成分分析，**是一种常用的数据降维方法。

浪子私房菜·2022-09-28 18:21

Python之----PCA算法处理图像与SVD算法处理图像

我们来分析一下这两个算法的各自特点：1、PCA(principalcomponentanalysis)是一种数据降维的方式，能够有效的将高维数据转换为低维数据，进而降低模型训练所需要的计算资源。

咸鱼_翻身·2022-09-28 18:31

机器学习笔记（八）：PCA降维算法

1-PCA概述主成份分析，简称为PCA，是一种非监督学习算法，经常被用来进行数据降维有损数据压缩特征抽取数据可视化2-PCA原理详解通过计算数据矩阵的协方差矩阵，然后得到协方差矩阵的特征值特征向量，选择特征值最大

LiAnG小炜·2022-09-28 18:25

python机器学习 | PCA降维算法介绍及实现

本篇文章学习：通俗易懂的主成分分析法（PCA）详解这篇文章关于PCA介绍得非常详细及清楚，数学解释也相当通俗易懂，墙墙推~~PCA降维算法介绍及实现1PCA降维算法介绍1.1数据降维和PCA概念1.2PCA

Claire_chen_jia·2022-09-28 18:24

PCA与线性判别分析LDA降维的区别？

面试问答：PCA算法介绍？PCA算法过程？PCA为什么要中心化处理？PCA为什么要做正交变化？（1）简单介绍一下PCA主成分分析(Principalcomponetanalysis,PCA)是一种无监督学习方法，利用正交变换把线性相关变量表示的观测数据转换为几个由线性无关变量表示的数据，线性无关的变量成为主成分。主成分的个数通常小于原始变量的个数，属于降维方法。根据分解协方差矩阵的策略，分为两种P

Better Bench·2022-09-28 18:23

机器学习强基计划1-4：从协方差的角度详解线性判别分析原理+Python实现

2协方差与协方差矩阵3LDA原理推导3.1约束条件3.2数值优化4Python实现4.1计算类内散度矩阵4.2计算模型参数4.3可视化0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用

Mr.Winter`·2022-09-28 12:53

报错RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasGemmEx( handle, opa,

CUDAerror:CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILEDwhencallingcublasGemmEx(handle,opa,opb,m,n,k,&falpha,a,CUDA_R_16F,lda

dear_queen·2022-09-24 15:25

《机器学习实战》学习笔记（十三）

独立成分分析（IndependentComponentAnalysisICA）13.2PCA主成分分析法优缺点：13.2.1移动坐标轴13.2.2在Numpy中实现PCA13.3示例：利用PCA对半导体制造数据降维将

书生丶丶·2022-09-23 07:15

饭店点餐系统的需求分析_酒店评论的情绪分析主题建模

饭店点餐系统的需求分析Webscraping,Sentimentanalysis,LDAtopicmodeling网站抓取，情感分析，LDA主题建模项目概况(ProjectOverview)Inthisproject

weixin_26721705·2022-09-22 21:08

[自然语言处理]文本主题相关(TF-IDF/LDA/Sentence-BERT)

微博热搜低频用户·2022-09-21 17:39

jupyter notebook使用pyLDAvis报错ModuleNotFoundError: No module named ‘pyLDAvis‘

但是在输入以下语句时发生了报错：报错代码段：importpyLDAvisimportpyLDAvis.sklearnpyLDAvis.enable_notebook()pyLDAvis.sklearn.prepare(lda

高考坐后排的边牧·2022-09-20 07:59

pyLDAvis.gensim.prepare(lda,corpus,dictionary)出现OSError: [Errno 22] Invalid argument错误

用pyLDAvis做文本聚类的时候，在jupyternotebook上是Invalidargument的错误，在pycharm上是joblib.externals.loky.process_executor.TerminatedWorkerError的错误，试了好久才发现问题在哪，设置n_jobs=1，改为单线程即可

weixin_43936680·2022-09-20 07:57

解决ERROR:‘No module named ‘pyLDAvis.gensim‘

在LDA可视化时，需要importpyLDAvis.gensimasgensimvis，但是我出现了错误：‘ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'pyLDAvis.gensim

she_is_brilliant·2022-09-20 07:19

解决 No module named ‘pyLDAvis.gensim‘

正确写法：importpyLDAvis.gensim_modelsvis_=pyLDAvis.gensim_models.prepare(lda_,corp

AG南山·2022-09-20 07:18

no module namedpyLDAvis.gensim

现在改为importpyLDAvis.gensim_modelsasgensimvispyLDAvis.enable_notebook()'''lda:计算好的话题模型corpus:文档词频矩阵dictiona

qq_42041648·2022-09-20 07:09

R语言---PCA/tSNE/UMAP降维计算

/tSNE/UMAP降维计算1.PCA计算(1)princomp函数(2)prcomp函数2.tSNE计算（1）使用Rtsne包（2）使用tsne包3.UMAP计算4.总结目前，需要将不同材料的基因型数据降维

我是大南瓜·2022-09-18 19:00

Python实现线性判别分析教程

但当预测变量有多种可能时，则一般会使用线性判别分析（lineardiscriminantanalysis,简称LDA).线性判别分析线性判别分析的场景举例：给定高校篮球运动员的场均篮板和得分，预测他们会被三个高校中的一个录取

梦想画家·2022-09-17 18:42

吃透python——Scikit-Learn数据建模基础流程概要

吃透python——Scikit-Learn数据建模一、基本介绍sklearn具有分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据处理六大功能。sklearn中具有用于监督学习和无监督学习的基本方法。

真是喵啊·2022-09-14 02:45

机器学习特征选择方法介绍及python实现

python实现综述一、过滤法1.方差选择法2.相关系数法3.互信息熵法4.F检验二、包裹法递归式特征消除(RFE)三、嵌入法1.基于惩罚项的特征选择法2.基于树模型和GBDT的特征选择法四、降维1.PCA2.LDA

大虾飞哥哥·2022-09-11 07:57

11.自编码器及变分自编码器

编码就是数据降维，解码就是升维，之前的神经网络与卷积网络都叙述过，不再赘诉。2.去噪自编码(DenoisingAE)去噪自编码与自编码器类似，都是编码与解码的过程。

不要瞎胡闹·2022-09-06 19:03

数学建模笔记-第十四讲-主成分分析

文章目录主成分分析数据降维主成分分析思想PCA计算过程主成分分析的应用例1主成分的说明例2MATLAB对结果的解释主成分分析的滥用：主成分得分主成分分析用于聚类主成分回归说明作业主成分分析经典的降维算法

丸丸丸子w·2022-09-06 17:49

PCA与SVD

数据样本稀疏、距离计算困难等问题是所有机器学习方法共同面临的严重障碍，即我们常说的维度灾难为解决该问题，主要提出了两种解决方法监督降维方法：线性判别分析LDA无监督降维方法：PCA

昨日啊萌·2022-09-05 21:21

机器学习实战系列14——奇异值分解SVD

奇异值的取舍遵守两种启发式规则：取总量信息的90%，总量信息的计算为：所有奇异值的平方求和对上千万的奇异值，只取前2000到3000的奇异值2.应用隐性语义分析推荐系统数据降维（特征缩减）3.python

简简丹·2022-09-04 07:10

深度自编码高斯混合模型无监督异常检测

针对这种情况，提出了降维的需求，将高维数据降维，然后在低纬度对其进行密度估计。

qq_40832034·2022-09-04 07:07

猿创征文｜机器学习实战（9）——降维

目录1主成分2低维度投影3方差解释率4选择正确数量的维度5PCA压缩6增量PCA7核主成分分析8选择核函数和调整超参数9局部线性嵌入10其他降维技巧数据降维会丢失一些信息（好比压缩图像带来的效果一样），

WHJ226·2022-09-04 07:56

邱锡鹏神经网络与深度学习课程【十三】——无监督学习和概率图模型1

无监督学习定义：只从无标签的数据中学习出一些有用的模式典型的无监督学习：深度学习中只考虑前两个问题即可无监督特征学习：主成分分析（PrincipalComponentAnalysisPCA）一种最常用的数据降维方法

桐原因·2022-08-31 07:23

2020李宏毅机器学习笔记——21. Unsupervised Learning-Deep Auto-encoder(无监督学习之自编码器)

摘要：本章主要是关于自编码器的原理及其应用，自编码器是一种无监督学习方法，可用于数据降维及特征抽取。其中自编码器由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。

HSR CatcousCherishes·2022-08-30 07:00

从协方差的角度详解线性判别分析原理+Python实现

线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)的核心思想是：将给定训练集投影到特征空间的一个超平面上，并设法使同类样本投影点尽可能接近，异类样本投影

程序员老华·2022-08-27 17:28

机器学习入门-西瓜书总结笔记第三章

西瓜书第三章-线性模型一、基本形式二、线性回归三、对数几率回归四、线性判别分析LDA五、多分类学习六、类别不平衡问题一、基本形式后续还要进行精简“线性模型”（linearmodel）试图学得一个通过属性得线性组合来进行预测的函数

一入材料深似海·2022-08-27 07:09

【进阶版】机器学习之隐马尔可夫模型、条件随机场、LDA话题模型（21）

机器学习配套资源推送进阶版机器学习文章更新~点击下方下载高清版学习知识图册概率图模型隐马尔可夫模型(HMM）HMM评估问题HMM解码问题HMM学习问题马尔可夫随机场（MRF）条件随机场（CRF）学习与推断变量消去信念传播LDA

王小王-123·2022-08-25 07:32

【进阶版】机器学习之特征降维、超参数调优及检验方法（04）

机器学习配套资源推送进阶版机器学习文章更新~点击下方下载高清版学习知识图册线性判别分析（LDA）主成分分析（PCA）超参数调优检验方法每文一语欢迎订阅本专栏，持续更新中~本专栏包含大量代码项目，适用于毕业设计方向选取和实现

王小王-123·2022-08-23 15:08

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