LDA线性判别分析第17页

机器学中的参数估计

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

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

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（周志华）第一章至第三章笔记

1.3假设空间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

YJY131248·2022-07-23 13:44

西瓜书《机器学习》第三章重点总结（下，二分类线性判别分析）

1.本节大纲：2.二分类线性判别算法原理：3.推导损失函数：4.用拉格朗日乘子法计算推导出来的损失函数min：（用到多元线性内容的矩阵微分公式：）5.本节知识拓展（广义特征值和广义瑞利商）：

learner.bear·2022-07-21 10:34

Task02：详读西瓜书+南瓜书第3章线性模型

）求解w和b（优化算法）为什么这么求w和b什么是凸函数梯度（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

weixin_45592399·2022-07-14 07:42

机器学习之西瓜书+南瓜书：第三章线性模型

这一章主要讲的是线性模型，分为回归任务和分类任务，回归任务包括一元线性回归、多元线性回归和对数几率回归，而分类任务包括线性判别分析以及多分类学习。

wonderball·2022-07-14 07:36

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

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

机器学习（西瓜书）-线性回归模型

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3.5多分类学习3.6类别不平衡问题笔记的前一部分主要是对机器学习预备知识的概括，包括机器学习的定义/术语、学习器性能的评估/度量以及比较

桃子酱紫君·2022-06-26 07:19

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

【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

机器学习 --- 线性分类

引言一、线性分类-背景二、线性分类-感知机（Perceptron）三、线性分类-线性判别分析(Fisher判别分析)-模型定义四、线性分类-线性判别分析(Fisher判别分析)-模型求解五、线性分类-逻辑回归

dc_sinor·2022-06-12 07:02

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

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

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

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

吃瓜教程——第三章

《机器学习》——第三章线性模型一、基本形式二、线性回归2.1最小二乘法2.2极大似然估计2.3求解www和bbb的值2.4Hessian矩阵2.5多元线性回归三、对数几率回归四、线性判别分析(LDA)五

Kevin_0629·2022-05-18 07:49

LDA主题模型绘制困惑度（perplexity）-主题数曲线——python

很多研究使用了基于LatentDirichletAllocation(LDA)的主题建模算法来处理大规模文档并识别潜在主题。LDA主题模型已经在多个研究领域得到应用，且都有着不俗表现。

阿丢是丢心心·2022-05-12 10:26

lda主题模型困惑度_主题模型（三）：LDA主题个数选择

在上一篇文章的最后，我们生成了15个模型（主题数分别从1到15），然鹅，问题来了，到底多少个主题，才是最好的主题模型呢？到底有没有可以评价一个模型好坏的标准呢？答案肯定是有的，而且还不止一个呢！先说一个，我最开始做实验的时候用的，肉眼观察法。即通过经验来判断选择几个主题（靠猜），显然这是一个不错的方法。我当时和老大说完，老大一直夸我聪明，并打了我一顿，不说了，医院的WiFi不大好用。目前比较成熟的

weixin_39676021·2022-05-12 10:56

LDA主题模型的原理及使用教程

一、原理介绍LDA主题模型是Blei等人于2003年提出的一种文档主题生成模型，包括文档、主题和词项3个层级结构。LDA常被用于识别语料中潜在的主题信息。LDA

灵海之森·2022-05-12 10:23

Python实现LDA主题模型以及模型可视化

实现思路采用jieba进行数据处理采用gensim构建主题模型采用pyLDAvis可视化主题模型包下载、引入下载依赖包pipinstalljiebapipinstallgensimpipinstallpyLDAvis引入依赖包importpyLDAvis.gensim_modelsimportjieba.possegasjp,jiebafromgensim.models.coherencemode

gw依旧爱学习·2022-05-12 10:49

LDA主题模型

也趁着这股劲把关于LDA主题模型的东西总结一下，这些是目前我能够考虑到的所有事情，以后看到再做补充（新手小白请指正我的错误，十分感谢！！）。总结学习使我进步！！

96nie·2022-05-12 10:49

LDA主题模型简介及Python实现

一、LDA主题模型简介LDA主题模型主要用于推测文档的主题分布，可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出根据主题进行主题聚类或文本分类。

阿丢是丢心心·2022-05-12 09:43

Expectation Maximization Algorithm

EM算法是最常见的隐变量估计方法，在机器学习中有极为广泛的用途，例如常被用来学习高斯混合模型（Gaussianmixturemodel，简称GMM）的参数；隐式马尔科夫算法（HMM）、LDA主题模型的变分推断等等

1zeryu·2022-05-10 21:00

R语言之文本分析：主题建模LDA

p=3897原文出处：拓端数据部落公众号相关视频：文本挖掘：主题模型（LDA）及R语言实现分析游记数据文本挖掘：主题模型（LDA）及R语言实现分析游记数据时长12:59文本分析：主题建模library(

·2022-05-09 15:18

R语言中的LDA模型：对文本数据进行主题模型topic modeling分析

·2022-05-06 17:36

1.关于scikit-learn简介

这个系列的笔记不会限于sklearn，还会包括一些时间序列（StatsModels）、词云（jieba&wordcloud）、LDA（NLP的最最最简单部分）。

贫僧不懂·2022-05-05 07:04

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