LDA数据降维

PCA特征降维 实验报告

PCA特征降维实验报告1.任务定义2.实验环境3.方法描述3.1自主实现PCA算法3.1.1数据中心化3.1.2求协方差矩阵3.1.3求特征向量和特征值3.1.4数据降维3.2调用sklearn库实现PCA
回锅肉炒肉·2023-11-13 09:47

NLP-词向量-发展：词袋模型【onehot、tf-idf】 -＞ 主题模型【LSA、LDA】 -＞ 词向量静态表征【Word2vec、GloVe、FastText】 -＞ 词向量动态表征【Bert】

NLP-词向量-发展：词袋模型【onehot、tf-idf】主题模型【LSA、LDA】基于词向量的静态表征【Word2vec、GloVe、FastText】基于词向量的动态表征【Bert】一、词袋模型（
u013250861·2023-11-13 03:21

Python手写实现LDA与QDA算法

Python手写实现LDA与QDA算法简略版LDAQDA完整版LDAQDA对IRIS数据集进行实验近期实验室在上一门机器学习的讨论班，第一次作业中有一道题要求实现LDA算法与QDA算法，这里LDA部分参考了以下文章与教材
Lizytzh·2023-11-12 20:33

线性判别分析（LDA）降维方法

全文分成如下四个部分：PCA回顾线性判别分析（LDA）多类别的线性判别分析使用LDA的限制一PCA回顾介绍LDA之前，简单的回顾一下之前讲到的PCA。
cuisidong1997·2023-11-12 13:32

第五章《数据降维:深入理解 PCA 的来龙去脉》笔记

主成分分析(PrincipalComponentAnalysis，PCA)就是机器学习中一种常用且有效的数据降维方法。
Mamong·2023-11-12 05:39

机器学习笔记（三）

与循环神经网络RNN聚类与集成算法机器学习笔记（三）回归分析线性回归损失函数最小二乘法岭回归（RidgeRegression）套索回归（lasso回归）逻辑回归(对数几率回归)范数协方差线性判别分析（LDA
枯鱼过河泣·2023-11-11 17:50

主题模型LDA教程：n-gram N元模型和nltk应用

文章目录N-Gram模型原理概率估计nltk使用n-gramN-Gram模型N-Gram（N元模型）是自然语言处理中一个非常重要的概念。N-gram模型也是一种语言模型，是一种生成式模型。假定文本中的每个词wiw_{i}wi和前面N−1N-1N−1个词有关，而与更前面的词无关。这种假设被称为N-1阶马尔可夫假设，对应的语言模型称为N元模型。习惯上，1-gram叫unigram，2-gram称为bi
Cachel wood·2023-11-11 15:16

主题模型LDA教程：一致性得分coherence score方法对比（umass、c_v、uci）

文章目录主题建模潜在迪利克雷分配（LDA）一致性得分coherencescore1.CV一致性得分2.UMass一致性得分3.UCI一致性得分4.Word2vec一致性得分5.选择最佳一致性得分主题建模主题建模是一种机器学习和自然语言处理技术
Cachel wood·2023-11-11 14:40

数据降维(Data Dimensionality Reduction)

数据降维DataDimensionalityReduction概念基本思想分类基本原理主成分分析（PCA降维）principalcomponentanalysis概念原理概念数据降维是在某些特定条件下，
M冰·2023-11-11 02:39

LDA主题模型中coherence（一致性）报错得出来为nan解决办法

参考链接:https://www.codenong.com/60246570/报错原因：D:\software\Anaconda\envs\LDA\lib\site-packages\gensim\topic_coherence
Pluviophile_miao～·2023-11-09 09:55

LDAP用户密码自服务平台搭建

self-service-password.readthedocs.io/en/latest/1.创建配置文件mkdir-p/opt/sspcd/opt/sspvimssp.conf.php2.在ssp.conf.php其中输入如下配置选项，具体参数按照LDA
swiftcoding·2023-11-08 02:19

三、机器学习基础知识：Python常用机器学习库（SKlearn）

SKlearn包含许多目前最常见的机器学习算法，例如分类、回归、聚类、数据降维，数据预
七层楼的疯子·2023-11-06 17:55

计算机毕设 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·2023-11-06 07:18

HSE 计算电子性质

众所周知，普通的semi－local（主要是指LDA和和GGA）方法计算带隙是估有问题，一般低估1－2个电子伏特。解决的办法就是用更精确的GW或是杂化泛函的方法。
哇小侠·2023-11-05 06:08

基于LDA主题+协同过滤+矩阵分解算法的智能电影推荐系统——机器学习算法应用(含python、JavaScript工程源码)+MovieLens数据集（一）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境Pycharm环境数据库相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言前段时间，博主分享过关于一篇使用协同过滤算法进行智能电影推荐系统的博文《基于TensorFlow+CNN+协同过滤算法的智能电影推荐系统——深度学习算法应用(含微信小程序、ipynb工程源码)+MovieLens数据集》，有读者反映该项目有点复杂，于是我决定再给大家分享
小胡说人工智能·2023-11-04 09:27

基于LDA主题+协同过滤+矩阵分解算法的智能电影推荐系统——机器学习算法应用(含python、JavaScript工程源码)+MovieLens数据集（二）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据爬取及处理相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言前段时间，博主分享过关于一篇使用协同过滤算法进行智能电影推荐系统的博文《基于TensorFlow+CNN+协同过滤算法的智能电影推荐系统——深度学习算法应用(含微信小程序、ipynb工程源码)+MovieLens数据集》，有读者反映该项目有点复杂，于是我决定再给大家分享个使用机器学习
小胡说人工智能·2023-11-04 09:54

Python机器学习实战（一）

文章目录基于逻辑回归实现乳腺癌预测基于k-近邻算法实现鸢尾花分类基于决策树实现葡萄酒分类基于朴素贝叶斯实现垃圾短信分类基于支持向量机实现葡萄酒分类基于高斯混合模型实现鸢尾花分类基于主成分分析实现鸢尾花数据降维基于奇异值分解实现图片压缩基于逻辑回归实现乳腺癌预测
数据攻城小狮子·2023-11-03 09:05

机器学习

适合类别型数据处理方式sklearn特征抽取API字典特征抽取文本特征抽取TF_IDF(评估重要性):数据特征预处理：通过数学算法把数据转为算法要求的数据归一化算法（原始分布情况不会改，数值减小了）标准化缺失值处理：数据降维
性感奎爷在线写代码·2023-11-02 19:00

Linux搭建部署Ldap服务器，亲测可用

[在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210521102557113.png二，配置lda
weixin_673590160·2023-11-02 09:40

LDA-math-神奇的Gamma函数

1.神奇的Gamma函数1.1Gamma函数诞生记学高等数学的时候，我们都学习过如下一个长相有点奇特的Gamma函数Γ(x)=∫∞0tx−1e−tdtΓ(x)=∫0∞tx−1e−tdt通过分部积分的方法，可以推导出这个函数有如下的递归性质Γ(x+1)=xΓ(x)Γ(x+1)=xΓ(x)于是很容易证明，Γ(x)Γ(x)函数可以当成是阶乘在实数集上的延拓，具有如下性质Γ(n)=(n−1)!Γ(n)=(
绝对不要看眼睛里的郁金香·2023-11-01 13:09

深入浅出的TensorFlow可视化工具TensorBoard用法教程（一）

1.TensorBoard的主要功能生成折线图展示图像播放音频生成直方图观察神经网络（数据流图）数据降维分布图1.1生成折线图当我们要对模型的正确率、loss值、学习速度等标量进行可视化时，经常会用到折线图
草尖上的舞动·2023-11-01 09:41

spark如何进行聚类可视化_Spark 聚类算法

Spark-Clustering这部分介绍MLlib中的聚类算法；目录：K-means：输入列；输出列；LatentDirichletallocation(LDA)：Bisectingk-means；GaussianMixtureModel
weixin_39851918·2023-11-01 04:43

特征预处理之特征降维(LDA)

一、概念LDA：LinearDiscriminantAnalysis线性判别式分析（NOT：在文本分析领域，还有个LDA的概念，全称为隐含狄利克雷分布（LatentDirichletAllocation
Jana_LU·2023-10-31 08:55

关于中微中断单片机的问题（CMS）

//其次就是我想不明白//出栈的0D800859LDA,0x590D81008ALD0xA,A0D820858LDA,0x580D830084LD0x4,A//
那白色蒲公英·2023-10-31 02:01

基于人工智能的结直肠癌分类识别研究

本次设计采用线性判别分析（LDA）
电气_空空·2023-10-30 22:34

数据预处理之数据规约

目录一、前言二、PCA的主要参数：三、数据归约任务1四、数据规约任务2一、前言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。
那个叫马尔的大夫·2023-10-30 17:50

《Python机器学习》特征抽取——kPCA

3.核主成份分析KernelPrincipleComponentAnalysis3.1简单介绍现实世界中，并不是所有数据都是线性可分的通过LDA，PCA将其转化为线性问题并不是
rocling·2023-10-29 14:12

python数据趋势算法_基于 Python 的 11 种经典数据降维算法

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
weixin_39777540·2023-10-29 14:12

python降维之时间类型数据的处理_【Python算法】数据降维概述

数据降维概述1.数据降维概述所谓的数据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，可以解决大规模特征下的数据显示问题，使得数据集更易使用，降低后续算法的计算，消除噪声影响并使得结果更易理解
weixin_39989980·2023-10-29 14:12

基于 Python 的 11 种经典数据降维算法|KPCA降维算法

KPCA(kernelPCA)KPCA是核技术与PCA结合的产物，它与PCA主要差别在于计算协方差矩阵时使用了核函数，即是经过核函数映射之后的协方差矩阵。引入核函数可以很好的解决非线性数据映射问题。kPCA可以将非线性数据映射到高维空间，在高维空间下使用标准PCA将其映射到另一个低维空间。KPCA降维算法展示详细内容可参见《Python机器学习》之特征抽取——kPCA：https://blog.c
Luara_lyy·2023-10-29 14:12

数据特征工程 | 基于PCA算法（Python）

随着数据量的不断增加和数据维度的不断扩展，如何进行高效的数据降维处理成为了一个热门话题。在数据分析领域，PCA算法作为一种常用的数据降维方法，可以对多个特征进行降维，提高计算效率和降低存储空间需求。
算法如诗·2023-10-29 14:42

特征工程——数据降维

基于特征选择的降维基于特征选择的降维指的是根据一定规则和经验，直接选取原有维度的一部分参与到后续的计算和建模过程，用选择的维度代替所有维度，整个过程不产生新的维度。基于特征选择的降维方法有4种思路：·经验法：根据业务专家或数据专家的以往经验、实际数据情况、业务理解程度等进行综合考虑。业务经验依靠的是业务背景，从众多维度特征中选择对结果影响较大的特征；而数据专家则依靠的是数据工作经验，基于数据的基本
李代数·2023-10-29 14:42

Python机器学习从零开始（三）数据准备

目录1.数据预处理1.1调整数据尺度1.2正态化数据1.3标准化数据1.4二值数据2.数据特征选定2.1单变量特征选定2.2递归特征消除2.3数据降维2.4特征重要性总结特征选择时困难耗时的，也需要对需求的理解和专业知识的掌握
靖墨c·2023-10-29 09:10

机器学习常见降维方法及Python示例汇总【附完整代码】

目前常用的降维技术有主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、奇异值分解(SVD)等，可以帮助我们减少计算的复杂性，提高模型的性能和效率。
深度之眼·2023-10-29 01:02

机器学习算法实习面经（阿里一面+GrowingIO两面）

先是一个简单的自我介绍；1.然后介绍了项目的框架和主要创新点；2.说一下随机森林和Adaboost，以及区别3.说一下GBDT和Adaboost，以及区别4.你用到了LDA说一下LDA的原理5.对于PCA
李德洋·2023-10-29 00:21

电商产品评论数据情感分析

基于预处理后的数据进行情感分析，并使用LDA主题模型提取评论关键信息，以了解用户的需求、意见、购买原因及产品的优缺点等，最终提出改善产品的建议数据预处理评论去重一些电商平台为了避免一些客户长时间不进行评论
唱丶跳和Rap·2023-10-28 02:58

基于LDA的隐式标签协同过滤推荐算法_文勇军

，王全民等人［１４］提出了一种交替奇异值分解算法（ＡＳＶＤ），即结合协同过滤和隐语义分析的混合推荐算法。唐泽坤等人［１５］融合聚类算法和协同过滤推荐算法，取得了一定效果。高娜等人［１６⁃１９］将标签因子和协同过滤推荐算法结合研究缓解了数据稀疏问题，但这种固定标签的形式主要依靠人工标记，扩展性不强，主观因素多。１ＵＢＬＴＣＦ推荐算法原理１．１固定标签的协同过滤推荐算法
Wzideng·2023-10-27 21:21

LDA主题模型——gensim实战

今天我们来谈谈主题模型(LatentDirichletAllocation),由于主题模型是生成模型，而我们常用的决策树，支持向量机，CNN等常用的机器学习模型的都是判别模型。所以笔者首先简单介绍一下判别模型和生成模型。下面笔者列出了生成模型和判别模型的核心区别：判别模型：估计的是条件概率分布(conditionaldistribution)——作为预测模型。生成模型：估计的是联合概率分布（joi
王同学死磕技术·2023-10-27 11:27

KNN PCA LDA

http://blog.csdn.net/scyscyao/article/details/5987581这学期选了门模式识别的课。发现最常见的一种情况就是，书上写的老师ppt上写的都看不懂，然后绕了一大圈去自己查资料理解，回头看看发现，Ah-ha，原来本质的原理那么简单，自己一开始只不过被那些看似formidable的细节吓到了。所以在这里把自己所学的一些点记录下来，供备忘，也供参考。1.K-N
weixin_30664539·2023-10-27 09:08

【VASP】POTCAR文件

【VASP】POTCAR文件POTCAR文件的介绍qvasp生成POTCARvaspkit生成POTCAR再来认识一下各种赝势如何区分US、PAW、LDA、GGA、PW91前言一、4个常用的输入文件INCAR
何为xl·2023-10-27 02:15

CNN笔记：通俗理解卷积神经网络

本博客内写过一些机器学习相关的文章，但上一篇技术文章“LDA主题模型”还是写于2014年11月份，毕竟自2015年开始创业做在线教育后，太
I_O_fly·2023-10-26 01:07

LDA主题挖掘

importpandasaspdfromgensim.modelsimportLdaModelfromgensim.corporaimportDictionaryimportmatplotlib.pyplotaspltfrommultiprocessingimportfreeze_support#读取新闻文本数据df=pd.read_excel('nltk处理后新闻合并.xlsx',header=
Wenliam·2023-10-25 06:43

LDA主题挖掘并通过一致性分数和困惑度进行验证

if__name__=='__main__':fromgensim.modelsimportCoherenceModelfromgensim.corpora.dictionaryimportDictionaryfromgensim.models.ldamodelimportLdaModelimportpandasaspdimportnltkfromnltk.tokenizeimportword_t
Wenliam·2023-10-25 06:13

LDA主题关键词挖掘，关键词带权重版

importpandasaspdfromgensimimportcorporafromgensim.modelsimportLdaModel#读取文本数据df=pd.read_excel('新闻情感分析结果.xlsx')combined_texts=df['CombinedText'].tolist()#准备文档集合documents=combined_texts#构建词袋模型texts=[[wo
Wenliam·2023-10-25 06:13

Python networkX共现图，通过LDA主题关键词共现

importpandasaspdimportnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotasplt#读取Excel文件中的数据df=pd.read_excel("新闻情感分析结果.xlsx")#获取主题和关键词列表topics_and_keywords=[[],[]]#构建节点nodes=[keywordfortopic_keywordsintopics_and_keyw
Wenliam·2023-10-25 06:13

Coherence Score验证LDA主题分类水平

fromgensim.modelsimportCoherenceModelfromgensim.corpora.dictionaryimportDictionaryfromgensim.models.ldamodelimportLdaModelfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerimportpandasaspdimport
Wenliam·2023-10-25 06:42

基于大数据的社交平台数据爬虫舆情分析可视化系统 计算机竞赛

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前言优质竞赛项目系列
Mr.D学长·2023-10-24 23:36

机器学习第九课_主成分分析

1、什么是主成分分析法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（非监督的机器学习方法）。
素心似锦·2023-10-24 11:17

机器学习(3)--特征工程之数据降维

三、降维这里的维度指降低特征的数量【这里的降维不是指数组的维度】方式：1.特征选择2.主成分分析3.神经网络【之后补充，它也有降维的作用】1.特征选择特征选择原因冗余：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负影响概念：特征选择就是单纯地从提取到的所有特征中选择部分特征作为训练集特征，特征在选择前和选择后可以改变值、也不改变值，但是选择后的特征维数肯定比选择前小，毕竟我们只选
Ona_Soton·2023-10-24 01:09

吃瓜教程2|线性模型

基于这样的考虑，LDA定义了两个散度矩阵。类内散度矩阵（within-classscattermatrix
fof920·2023-10-24 01:04
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他