LDA数据降维

深度学习基础----吴恩达课后编程练习（一）识别猫

目录前言一、数据预处理1.加载数据2.数据降维处理3.标准化处理二、搭建神经网络1.定义模型结构2.初始化模型参数3.循环迭代3.1计算当前的损失（正向传播）3.2计算当前的梯度（反向传播）3.3迭代更新参数
wyjxlj666·2022-08-19 07:43

机器学中的参数估计

课后，又查了一些相关资料，以及老师推荐的LDA方面的论文《Parameterestimationfortextanalysis》。本文主要介绍文本分析的三类参数估计方法-最大似然估计ML
chinpion·2022-08-17 07:34

NLP复习1

正文一.文本表示方法：基于one-hot、tf-idf、textrank等的bag-of-words；主题模型：LSA（SVD）、pLSA、LDA；基于词向量的固定表征：word2vec、fastText
StellaLiu萤窗小语·2022-08-15 07:49

文本聚类（一）—— LDA 主题模型

目录文本聚类一、LDA主题模型1.1加载数据集1.2数据清洗、分词1.3构建词典、语料向量化表示1.4构建LDA模型1.5模型的保存、加载以及预测1.6小结Updatelog2021.07.08：主要上传停用词表
dfsj66011·2022-08-14 20:22

使用gensim中的lda模型训练主题分布

一直在寻找各种大神的LDA算法，不过调试一直没有成功，最后还是选择使用gensim的LDA工具来训练自己的文本数据吧。
accumulate_zhang·2022-08-14 20:52

基于主题模型的聚类算法

目前比较常用的基于主题聚类算法有LDA和PLSA等，其中LDA是PLSA的一个“升级”，它在PLSA的基础上加了Dirichlet先验分布，相比PLSA不容易产生过拟合现象，LDA是目前较为流行的用于聚类的主题模
林林同學·2022-08-14 20:21

主题聚类模型

因为需要对文件的主题，做聚类分析，得到本体或者文件所属类别，尝试了现有的两种非常常用的聚类手段，K-means均值聚类和LDA主题聚类模型（主题-词语，文件-主题分布）可参考资料：LDA模型：https
追光女孩儿·2022-08-14 20:19

机器学习之文本挖掘—基于R语言

机器学习之文本挖掘—基于R语言文本挖掘框架与方法LDA模型实战分析1.数据理解与准备2.模型构建与模型评价1.词频分析与主题模型文本挖掘框架与方法将大写字母转化为小写字母删除数字删除标点符号剔除停用词词干提取词语替换
阿强真·2022-08-12 21:30

数据挖掘导论 复习一（介绍+数据预处理方法+定性归纳）

数据挖掘=数据库+机器学习算法经验模型机器学习任务：分类、回归、聚类（KMeans、DCSAN、层次聚类）、数据降维、数据预处理常用分类器：KNN、贝叶斯、逻辑回归、决策树、随机森林本书将介绍数据挖掘与数据库知识发现的基本知识
路新航·2022-08-11 14:10

TextCNN 模型完全解读及 Keras 实现

1、初识TextCNN最近在做寿命预测问题的研究中，拿到的数据为一维的数据，传统的数据预处理方法主要有PCA、LDA、LLE等，考虑到应用CNN进行特征的提取，从而提高预测的精度。
Python中文社区·2022-08-03 19:06

基于相关性变量筛选偏最小二乘回归的多维相关时间序列建模方法

针对许多领域中的时间序列存在维数过高以及变量间多重相关性严重等问题，提出一种相关性变量筛选偏最小二乘回归(CVS-PLSR)建模算法.该算法通过引入基于相关性的特征选择(CFS)来获取最优特征子集，进而实现数据降维
米朵儿技术屋·2022-08-03 07:30

机器学习笔记（6）——线性回归&逻辑回归

提示：配合西瓜书食用更佳~目录机器学习笔记（6）——sklearn实现线性回归&逻辑回归1、线性回归西瓜书线性回归代码sklearn实现一元线性回归sklearn实现多元线性回归线性判别分析LDA2、逻辑回归损失函数
朝荣·2022-07-29 07:47

基于双层主题模型的技术演化分析框架及其应用

分别采用基于LDA和基于NMF的双层主题模型识别动态主题,通过主题内一致性和差异度指标评价两种方法的技术主题识别效果,对比选定最优方法,从主题成长性和重要性方面进行技术主题演化分析。
米朵儿技术屋·2022-07-28 18:44

【秋招基础知识】【1】特征降维方法 PCA+LDA

一、主成分分析PCA（PrincipalComponentAnalysis）PCA是一种无监督特征降维方法(也可以认为是特征提取方法，从高维提取出低位)，在降维的同时保留尽可能多的信息。PCA的目标是让样本之间的方差（衡量样本分散的程度）尽可能大（分散能够防止几个点投影至同一个点的情况）。PCA的执行步骤：给定n个d维样本xi，想要将维度降到k。1.将原始数据按行组合成n*d矩阵。2.将所有样本特
爱吃蛋炒饭的小老鼠·2022-07-28 17:08

[转]NLP关键词提取方法总结及实现

ac016f8256f54c4b8c8784e99bccf28a(ps：作者同意转发，如果想了解更多，请阅读全文)目录一、关键词提取概述二、TF-IDF关键词提取算法及实现三、TextRank关键词提取算法实现四、LDA
致Great·2022-07-28 07:17

【机器学习基础】无监督学习（5）——生成模型

Python量化交易实战入门级手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统前面无监督学习主要针对的是一种“降维”的学习任务，将数据降维到另一个能够表达数据含义的某种空间中，本节主要是无监督学习中的
qq_43479892·2022-07-25 07:23

机器学习（周志华）第一章至第三章笔记

1.4归纳偏好1.5发展历程2模型估计与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4比较检验2.5偏差和方差3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（LDA
YJY131248·2022-07-23 13:44

【机器学习基础】无监督学习（5）——生成模型

前面无监督学习主要针对的是一种“降维”的学习任务，将数据降维到另一个能够表达数据含义的某种空间中，本节主要是无监督学习中的另一个任务——生成进行介绍。
Uniqe·2022-07-22 18:00

Task02：详读西瓜书+南瓜书第3章 线性模型

多元函数的一阶导数）Hession（海塞）矩阵（多元函数的二阶导数）多元函数的凸函数判定多元线性回归模型策略求解ω和b对数几率回归策略和算法线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis–LDA
weixin_45592399·2022-07-14 07:42

人工智能与算法学习 （12月月刊）

Python基于Python的11种经典数据降维算法AI收藏|做人工智能必看的45篇论文-附下载地址2019人工智能技术发展趋势MachineLearning图文并茂从基础概念到数学公式，一份最详细的机器学习笔记
人工智能与算法学习·2022-07-11 07:44

R语言惩罚逻辑回归、线性判别分析LDA、广义加性模型GAM、多元自适应回归样条MARS、KNN、二次判别分析QDA、决策树、随机森林、支持向量机SVM分类优质劣质葡萄酒十折交叉验证和ROC可视化

原文链接:http://tecdat.cn/?p=27384原文出处：拓端数据部落公众号介绍数据包含有关葡萄牙“VinhoVerde”葡萄酒的信息。该数据集有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和质量。固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH、硫酸盐和酒精是自变量
拓端研究室·2022-07-05 07:21

深度学习pytorch框架--卷积神经网络

卷积神经网络（CNN）CNN解决了什么问题人类的视觉原理卷积神经网络-CNN的基本原理卷积--局部特征提取池化层（下采样）——数据降维，避免过拟合全连接层——输出结果使用pytorch实现卷积神经网络-
愤怒的potato·2022-07-03 07:03

R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、广义加性模型GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类优质劣质葡萄酒

原文链接:http://tecdat.cn/?p=27384介绍数据包含有关葡萄牙“VinhoVerde”葡萄酒的信息。该数据集有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和质量。固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH、硫酸盐和酒精是自变量并且是连续的。质量是因变量，
·2022-06-27 16:03

机器学习西瓜书——第三章 线性模型

文章目录线性回归对数几率回归线性判别分析(LDA)高斯判别分析多分类问题类别不平衡问题代码实现线性回归Logistic回归SGDRegressor局部加权线性回归线性判别分析(LDA)高斯判别分析多项式回归线性模型形式简单
一蓑烟雨晴·2022-06-27 13:14

手把手带你玩转Spark机器学习-使用Spark进行数据降维

系列文章目录手把手带你玩转Spark机器学习-专栏介绍手把手带你玩转Spark机器学习-问题汇总手把手带你玩转Spark机器学习-Spark的安装及使用手把手带你玩转Spark机器学习-使用Spark进行数据处理和数据转换手把手带你玩转Spark机器学习-使用Spark构建分类模型手把手带你玩转Spark机器学习-使用Spark构建回归模型手把手带你玩转Spark机器学习-使用Spark构建聚类模
纯洁の小黄瓜·2022-06-25 07:58

计算机组成原理课后习题答案二

AR、DR、AC2.STAR1，(R2)PC0,G,ARiR/=RDR0,G,ARiR20,G,ARiR10,G,DRiR/=WPC->ARM->DRDR->IRR2->ARR1->DRDR->M3.LDA
weixin_34318272·2022-06-23 13:31

《Python机器学习及实践——从零开始通往Kaggle竞赛之路》学习笔记（1）——简介篇

机器学习的结构经验特征训练集任务监督学习无监督学习分类回归数据降维聚类性能测试集准确性Python编程库Python是一门解释性编程语言，与JAVA类似，源代码都需要通过一个解释器Interpreter
厨师长爱炼丹·2022-06-22 07:54

【基础机器学习算法原理与实现】使用感知器算法LDA、最小二乘法LSM、Fisher线性判别分析与KNN算法实现鸢尾花数据集的二分类问题

对感知器算法LDA、最小二乘法LSM的伪逆法与梯度下降法、Fisher线性判别分析与KNN算法进行了实现与分析，其中前三种算法都是对一次线性回归的求解。
Morizen·2022-06-20 07:15

【分类模型】基于BP神经网络、SOftmax分类器、KNN、LDA、贝叶斯网络实现气体数据分类附matlab代码

1简介本文以气体传感器收集的数据来训练几种不同的分类器，并测试了正确率这里仅演示了最基本的使用方法，各个参数的设定还是参考帮助文档为好。数据来源：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Gas+Sensor+Array+Drift+Dataset数据分为6类气体，由不同的时间段采集，并由时间段分成了10个数据集，各个数据集的详细情况可以见网站的说明。总之，这里
matlab_dingdang·2022-06-15 11:20

Stanford机器学习---第十讲 数据降维

本栏目（Machinelearning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、OctaveTutorial、LogisticRegression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（SupportVectorMachines支持向量机）、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。内容大多来自Standford公开课machinelearning中Andrew老师的
画面很美·2022-06-12 07:35

个人总结：降维 特征抽取与特征选择

比如PCA和LDA即为一种特征映射的方法。还有基于神经网络的降维等。（2）特征选择：过滤式（打分机制）：过滤，指的是通过某个阈值进行过滤。比如经常会看到但
yyhhlancelot·2022-06-11 17:42

【特征工程】数据降维

前几个章节我们将了机器学习的基础知识以及数据预处理和特征选择，本章节我们将讲述数据降维，在次之前，首先我们要明白为什么要进行数据降维操作？
AI study·2022-06-11 17:11

特征工程之降维(LDA)

1.LDA是一种特征抽取的技术，用于分类任务的降维方法2.其目标是向最大化类间差异，最小化类内差异的方向投影3.LDA算法实现大致有六步：标准化数据集，均值化每个类别向量，计算类内散度矩阵和类间散度矩阵
整得咔咔响·2022-06-11 17:40

使用主成分分析(PCA)进行特征降维

不同于线性判别分析(LDA)，PCA不需要数据集中包含类别标签，其核心思想是将高维特征映射到新的空间后，按照新空间各个特征重要性有序选取坐标轴。
唐犁·2022-06-11 17:08

大师兄的数据分析学习笔记(十一）：特征预处理（二）

特征选择通常通过统计学方法或者数据模型特征，进行与标签影响大小的排序后，剔除排序靠后的特征，进行数据降维。
superkmi·2022-06-10 20:05

A Text-Based Analysis of Corporate Innovation

GustafBellstam)–论文精读文章目录AText-BasedAnalysisofCorporateInnovation(GustafBellstam)--论文精读核心速览问题背景方法论研究方法细节通过LDA
PD我是你的真爱粉·2022-06-06 10:59

sklearn与机器学习系列专题之降维（二）一文弄懂LDA特征筛选&降维

目录1.PCA算法优缺点2.LDA算法简介3.枯燥又简洁的理论推导4.python实战LDA5.下篇预告1.PCA算法优缺点在上一篇推文中，我们详解了PCA算法。
南上加南·2022-06-06 07:57

预处理--python实现用scikit-learn实现的线性判别分析（LDA）

python实现用scikit-learn实现的线性判别分析（LDA）线性判别分析（LDA）可用于特征提取以提高计算效率和减少在非正则化过程中因维数过高而造成的过拟合。
糯米君_·2022-06-04 07:12

机器学习——K-means（聚类）与人脸识别

K-means算法原理2.K-means算法流程3.K-means算法分析1.优点2.缺点二、K-means聚类的简单实践及可视化三、K-means实现人脸与物体聚类及可视化1.数据导入2.K-means聚类3.LDA
@李忆如·2022-05-31 07:32

《学术小白的实战之路》01 LDA-Word2Vec-TF-IDF组合特征的机器学习情感分类模型研究

书山有路勤为径，学海无涯苦作舟三更灯火五更鸡，正是男儿读书时一、传统的机器学习分类模型1.1对文本的数据进行分词数据样式自定义分词词典、去除停用词，分词#--------------------------------------------------已经分好词就不需要这个----------------------------------------#-*-coding:utf-8-*-imp
驭风少年君·2022-05-29 07:45

深度学习_001_主成分分析（PCA）

1.基本概念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。
CTO_TOC·2022-05-25 07:58

机器学习PCA学习(主成分分析)

前言主成分分析(PrincipalComponentsAnalysis)，简称PCA，一种数据降维技术，常用于数据处理这一方面，好比说我们的数据集中有100个特征，这些特征可能有共性、无用的信息，或者我们想要将多特征融合
小k同学！·2022-05-25 02:54

使用Gensim进行主题建模（一）

LatentDirichletAllocation（LDA）是一种流行的主题建模算法，在Python的Gensim包中具有出色的实现。然而，挑战在于如何提取清晰，隔离和有意义的高质量主题。
yinghe_one·2022-05-21 07:36

pythonlda模型_lda主题模型python实现篇_主题模型TopicModel：通过gensim实现LDA

使用pythongensim轻松实现lda模型。gensim简介gemsim是一个免费python库，能够从文档中有效地自动抽取语义主题。
小叮当做事小丁当·2022-05-21 07:58

lda主题模型python实现篇_主题模型TopicModel：通过gensim实现LDA

使用pythongensim轻松实现lda模型。gensim简介gemsim是一个免费python库，能够从文档中有效地自动抽取语义主题。
weixin_39993301·2022-05-21 07:20

NLP主题模型：LDA 隐含狄利克雷分布，用Python+sklearn实现

title:2019-10-21NLP主题模型：LDA隐含狄利克雷分布，用Python+sklearn实现tags:python,LDA,sklearn,gensimauthor:ValuebaiIntroductionTopicModels
Valuebai·2022-05-21 07:48

作者主题模型（Author-Topic Model）的Python Gensim实现

Gensim中的主题模型包括三种，分别是LDA(LatentDirichletAllocation)主题模型、加入了作者因素的作者主题模型(Author-TopicModel,ATM)和加入了时间因素的动态主题模型
Pluto_Ct·2022-05-21 07:34

【Python】使用sklearn PCA对人脸数据降维

【python】sklearnPCA对人脸数据降维与识别1.PCA1.1PCA原理1.2sklearnPCA使用方法2.人脸数据降维2.1读取图片2.2使用PCA进行降维参考文献1.PCAPCA(PrincipalComponentAnalysis
假骑士·2022-05-18 07:00

PyTorch学习（五）——卷积神经网络

图像平滑，就是用该点的邻域点来表示它边缘提取算子计算机视觉中的特征工程如LDA算法，将x投影到x‘（中层次特征）直方图统计（低层次特征）特征提取->特征选择->建模（前两个被CNN处理
五月的天气·2022-05-18 07:29

《吴恩达机器学习》14 降维（PCA算法）

线性降维的方法有PCA、ICA、LDA等，非线性降维方法有基
JockerWong·2022-05-18 07:57
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