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LDA线性判别分析
【机器学习的一些问题】降维
常见的方法有：主成分分析PrincipalComponentsAnalysis,PCA
线性判别分析
LinearDiscriminantAnalysis,
LDA
等距映射局部线性嵌入拉普拉斯特征映射局部保留投
阿里萨
·
2020-08-16 07:06
机器学习的一些问题
PCA
LDA
降维测试
测试概述该实验的主要目的是测试
LDA
（LinearDiscriminantAnalysis，
线性判别分析
）和PCA（Principalcomponentsanalysis，主成分分析）的降维效果（主要是训练时间
lerry-lee
·
2020-08-16 07:33
LDA
主题模型英文完整python代码
fromnltk.corpusimportstopwordsfromnltk.stem.wordnetimportWordNetLemmatizerimportstringfromgensimimportcorporaimportgensimstop=set(stopwords.words('english'))exclude=set(string.punctuation)lemma=WordNe
大黄老鼠
·
2020-08-16 07:01
线性判别分析
LDA
和主成分分析PAC。
LDA
和PAC作为经典的降维算法，如何从应用的角度分析其原理的异同？从数学推导的角度，两种降维算法在目标函数上有何去区别和联系？
场景分析：同样作为线性降维算法，PAC是非监督的降维方法，而
LDA
线性判别分析
是有监督的降维算法。问题解答：首先将
线性判别分析
LDA
扩展到高维的情况。
光英的记忆
·
2020-08-16 07:13
算法
tensorflow
机器学习算法总结知识点索引
它和
LDA
有什么区别
光英的记忆
·
2020-08-16 07:13
算法
tensorflow
NLP
机器学习 |
线性判别分析
LDA
和主成分分析PCA
LDA
和PCA介绍1背景2
线性判别分析
LDA
2.1含义2.2图解2.3数学原理2.4
LDA
降维流程2.5
LDA
用于分类2.6代码实现3主成分分析PCA3.1含义3.2图解3.3数学推导3.3.1基于最小投影距离推导
RUC_Lee
·
2020-08-16 07:05
机器学习
Python
机器学习
python下进行
lda
主题挖掘(二)——利用gensim训练
LDA
模型
python下进行
lda
主题挖掘(一)——预处理(英文)python下进行
lda
主题挖掘(二)——利用gensim训练
LDA
模型python下进行
lda
主题挖掘(三)——计算困惑度perplexity本篇是我的
MoonBreeze_Ma
·
2020-08-16 07:19
自然语言处理
机器学习中的数学(4)-
线性判别分析
（
LDA
）, 主成分分析(PCA)、奇异值分解（SVD）
1、What&WhyPCA（主成分分析）PCA，Principalcomponentsanalyses，主成分分析。广泛应用于降维，有损数据压缩，特征提取和数据可视化。也被称为Karhunen-Loeve变换从降维的方法角度来看，有两种PCA的定义方式，方差最大和损失最小两种方式。这里需要有一个直观的理解：什么是变换（线性代数基础）。但是总的来说，PCA的核心目的是寻找一个方向（找到这个方向意味着
且行且安~
·
2020-08-16 07:45
机器学习
【大数据部落】基于
LDA
主题模型聚类的商品评论文本挖掘
原文链接http://tecdat.cn/?p=1474Homeapplianceindustryandconsumerupgradesquietlyunfolded.Thischangeinthemarketsothatconsumerexpectationsofhouseholdappliancesisnolongerjustasimplefunctiontomeet,butmoredetai
qq_19600291
·
2020-08-16 07:39
大数据部落
数据分析
算法
数据分析报告代写
CS作业代写
C代写
C++代写
数据挖掘代写
Computer
science代写
LDA
线性判别分析
问题之前我们讨论的PCA降维，对样本数据来言，可以是没有类别标签y的。如果我们做回归时，如果特征太多，那么会产生不相关特征引入、过度拟合等问题。我们可以使用PCA来降维，但PCA没有将类别标签考虑进去，属于无监督的。假设我们对一张100*100像素的图片做人脸识别，每个像素是一个特征，那么会有10000个特征，而对应的类别标签y仅仅是0/1值，1代表是人脸。这么多特征不仅训练复杂，而且不必要特征对
Rnan-prince
·
2020-08-16 07:39
算法
机器学习
机器学习之
LDA
主题模型算法
文章目录1、知道
LDA
的特点和应用方向1.1、特点1.2、应用方向2、知道Beta分布和Dirichlet分布数学含义3、了解共轭先验分布4、知道先验概率和后验概率5、知道参数α值的大小对应的含义6、掌握
Magician~
·
2020-08-16 07:01
Machine
Learning
LDA
原理小结
线性判别分析
（LinearDiscriminationAnalysis，
LDA
）是一种经典的线性学习方法。它既可以用于分类，又可以作为一种降维方法。
Maples丶丶
·
2020-08-16 07:00
机器学习和深度学习
降维之
线性判别分析
（
LDA
）
文章目录思想推导步骤比较
LDA
是一种有监督学习算法。在PCA中，算法没有考虑数据的标签（类别），只是把数据映射到一些方差比较大的方向而已。
凯旋的皇阿玛
·
2020-08-16 07:51
机器学习
主题模型TopicModel：
LDA
主题模型的评估
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/42460023基础知识：熵[熵与互信息]皮皮blogPerplexity定义perplexity是一种信息理论的测量方法，b的perplexity值定义为基于b的熵的能量（b可以是一个概率分布，或者概率模型），通常用于概率模型的比较wiki上列举了三种perplexity的计算：1概率分布的perple
-柚子皮-
·
2020-08-16 07:01
主题模型Topic
Model
主题模型
【python系列】画
lda
主题分布折线图
说明利用python画
lda
训练出来的doc的主题分布的折线图。主题分布文件为GibbsLDA++中casestudy中给出的。
sina微博_SNS程飞
·
2020-08-16 07:30
python
自然语言处理
机器学习
Spark：聚类算法之
LDA
主题模型算法
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52912179Spark上实现
LDA
原理
LDA
主题模型算法[主题模型TopicModel：隐含狄利克雷分布
-柚子皮-
·
2020-08-16 07:30
Spark
主题模型Topic
Model
ESL4.3
线性判别分析
（
LDA
&QDA）学习笔记
4.3
线性判别分析
这是一篇有关《统计学习基础》，原书名TheElementsofStatisticalLearning的学习笔记，该书学习难度较高，有很棒的学者将其翻译成中文并放在自己的个人网站上，翻译质量非常高
Nstar-LDS
·
2020-08-16 07:45
ESL阅读笔记
线性判别分析
（
LDA
）-白话讲解
LDA
前言基本思想python实现前言
线性判别分析
（LinearDiscriminantAnalysis，
LDA
）是一种经典的线性分类方法。
Xiaofei@IDO
·
2020-08-16 07:13
机器学习
机器学习笔记_降维_1:
LDA
(fisher)
LDA
分类器（2分类问题）存在超平面将两类数据分开，存在旋转向量，将两类数据投影到1维，并且分开.通过矩阵w将数据x投影到yy=w¯Tx寻找阈值w0,y≥w0，为类C1,否则是类C2
LDA
算法设C1有N1
LandscapeMi
·
2020-08-16 07:25
机器学习
无监督数据降维技术——
线性判别分析
线性判别分析
基本原理
线性判别分析
（LinearDiscriminantAnalysis,
LDA
）是一种可作为特征提取的技术，它可以提高数据分析过程中的计算效率，同时，对于不适用于正则化的模型，它可以降低因维数灾难带来的过拟合
miaoyanmm
·
2020-08-16 07:24
线性判别分析
(
LDA
)与主成分分析(PCA)
LDAPCALDALDA的全称是LinearDiscriminantAnalysis（
线性判别分析
），是一种supervisedlearning。
yy-captain
·
2020-08-16 07:16
算法
LDA
主题模型浅析 -- 笔记
0、前言
LDA
是两个常用模型的简称:LinearDiscriminantAnaliysis和LatentDirichletAllocation.
LDA
（LatentDirichletAllocation
Juanly Jack
·
2020-08-16 07:41
NLP
Machine
Learning
理顺主题模型
LDA
及在推荐系统中的应用
1关于主题模型使用
LDA
做推荐已经有一段时间了，
LDA
的推导过程反复看过很多遍，今天有点理顺的感觉，就先写一版。
一个人的场域
·
2020-08-16 06:34
NLP
推荐系统
Python3-
LDA
主题模型+TF/IDF gensim实现，中文案例
LDA
主题模型+TF/IDFgensim实现 2020年8月7日，上班无事，写博客打发时间，我的第一篇博客 数据的清洗和
LDA
和TF/IDF的实现，原理写起来太长了，懒得写了文本预处理 当我们拿到文本数据时
leeqinyu
·
2020-08-16 06:03
笔记
LDA
主题模型学习总结
本篇主要总结隐含狄利克雷分布(LatentDirichletAllocation，以下简称
LDA
)1.贝叶斯定理贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率的定理。
kongkongqixi
·
2020-08-16 06:18
自然语言处理
机器学习
算法
python
基于
LDA
的人脸识别算法研究
在基于统计方法的识别方法中，PCA、
LDA
方法是利用测试图像在特定子空间上投影向量作为特征向量，本文重点介绍了基于
线性判别分析
（LD
清流激湍，孤帆去悠悠
·
2020-08-16 06:08
线性判别分析
（
LDA
）的原理
前言
LDA
在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用，因此我们有必要了解一下它的算法原理。
june_young_fan
·
2020-08-16 06:31
LDA
主题聚类学习小结
LDA
主题聚类学习小结0人收藏此文章,我要收藏发表于13天前(2013-10-0121:40),已有37次阅读，共0个评论目录：[-]
LDA
模型算法简介：
LDA
模型构建原理：UnigramModel（词袋模型
july_2
·
2020-08-16 06:31
datamining
无监督算法原理总结 EM 期望最大化 k-means
LDA
EM期望最大化算法原理首先初始化一个参数A根据训练数据和当前的模型参数A找出隐变量Z也就是E步骤根据训练数据和Z对参数A做最大似然估计（M步）重复23步骤直到收敛或者找到局部最后解k-means聚类先从样本集中随机选择k个样本作为随机质心将所有样本点归到距离质心最近的类簇中重新计算质心作为新的质心知道收敛或者找到局部最优解聚类的评判可以根据类间的距离大类内的距离小来衡量sklearnk-means
晨光_
·
2020-08-16 06:38
机器学习
基于财经新闻的
LDA
主题模型实现：Python
LDA
主题模型虽然有时候结果难以解释，但由于其无监督属性还是广泛被用来初步窥看大规模语料(如财经新闻)的主题分布。
空城0707
·
2020-08-16 06:39
data
mining/machine
learning
机器学习实战——逻辑回归和
线性判别分析
逻辑回归函数原型为sklearn.linear_model.LogisticRegression(...)参数penalty：一个字符串，指定了正则化策略l2优化目标函数为12∣∣ω∣∣22+CL(ω),C>0,L(ω)\frac{1}{2}||\pmb{\omega}||_2^2+CL(\pmb\omega),C>0,L(\pmb\omega)21∣∣ωωω∣∣22+CL(ωωω),
绝尘花遗落
·
2020-08-16 06:38
机器学习
降维算法之
LDA
及其实战
1.
LDA
介绍
LDA
（全称：LinearDiscriminantAnalysis，中文名称：
线性判别分析
）是一种有监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类标签的。
huahuaxiaoshao
·
2020-08-16 06:33
Machine
Learning
基于 Python 的 经典数据降维算法
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等一、为什么要进行数据降维?
hdpai2018
·
2020-08-16 06:13
Python
科研
分类——
LDA
、QDA
LDA
（LinearDiscriminantAnalysis）模型：Pr(Y=k|X=x)=πkfk(x)∑kl=1πlfl(x)假设：第k类的观测值来自于多元高斯分布N(μk,Σ)即：fk(x)=Pr
IgorW
·
2020-08-16 06:48
机器学习
分类-LDA
学习笔记(01):Python机器学习进阶实战视频教学-
线性判别分析
求解
utm_source=blogtoedu
线性判别分析
LDA
是在做什么：只要求出类间和类内散布矩阵，对他俩乘积进行矩阵分解，得到乘积矩阵的特征向量，这个向量的方向就是投影w的方向,有了这两个值就可以得到任意投影了
foxli12345
·
2020-08-16 06:06
研发管理
【
LDA
学习系列】
LDA
-Python库
LDA
-python库：https://github.com/
lda
-project/ldaAPI参考：https://pythonhosted.org/
lda
/api.html构建好doc-word矩阵
fjssharpsword
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2020-08-16 06:33
Algorithm
LDA
相关改进
在原始基础上，做了如下改进：tf-idf本来是自己根据公式编的算法，现在改成sklearn自带的tf-idf，但这个出来的效果是每篇文章根据得分从高到低排列，
LDA
准备tokens时，应该是所有文章的关键词排序
callme_ivy
·
2020-08-16 06:32
自然语言处理
R语言 判别分析：线性判别、K最邻近、有权重的K最邻近、朴素贝叶斯
class包：提供Knn()函数kknn包：提供kknn()函数及miete数据集（房租信息）kknn函数：实现有权重的K最近邻knn函数：实现K最近邻算法klaR包：提供NavieBayes()函数
lda
程志伟
·
2020-08-16 06:58
R语言
KNN,
LDA
, SVM 实战 —— 运用在Farm-ads（python）
概述使用KNN，
LDA
，SVM求解UCI中的Farm-ads数据集。其中KNN为纯手写，
LDA
包括手写和使用sklearn的模块，SVM也包括手写和使用sklearn模块。
布丁的自我修养
·
2020-08-16 06:26
ML
LDA
及logistic回归与分类python3 实现
一、
LDA
线性判决分类总之求解1、计算每类均值u0,u1为向量2、计算Sw3w=(u0-u1)*(mat(sw).I)以机器学习西瓜数据3.0为例fromnumpyimport*importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmath
angie2011
·
2020-08-16 05:26
LDA
之主题模型原理解析与python实现
LDA
(Latentdirichletallocation)是有Blei于2003年提出的三层贝叶斯主题模型，通过无监督的学习方法发现文本中隐含的主题信息，目的是要以无指导学习的方法从文本中发现隐含的语义维度
abq43525
·
2020-08-16 05:11
人工智能
python
LDA
之主题模型代码实现流程
LDA
代码流程:(1)先对文档切词,然后对每个词语赋ID编号0~(n-1),计算共有n个词,m个文档(2)参数,变量设置:K主题数betaβalphaαiter_times迭代次数top_words_num
abq43525
·
2020-08-16 05:09
降维算法-
LDA
线性判别分析
实例
内容简介
线性判别分析
LDA
的基本概念代码实例：第一部分使用python详细说明了
LDA
的计算过程；第二部分记录了如何使用sklearn完成
LDA
。什么是
线性判别分析
？
一月只修改一次
·
2020-08-16 05:41
算法
Python下安装
LDA
模块，学习使用
初次接触
LDA
心中还是充满好奇的，今天因为项目的需求，需要研究一些NLP相关的东西，这里先想到了主题模型中比较经典的
LDA
，虽说很多模块里比如：sklearn、gensim都已经内置了
LDA
模型，但是我还是比较喜欢独立使用的模块
Together_CZ
·
2020-08-16 05:03
软件工具使用
编程技术
机器学习
算法
python
LDA
实践入门学习
最近开始学习
LDA
，苦于没有一个浅显易懂的入门教程，索性自己来搜索了一下，还真的找到了一个不错的入门指南，在这里转载贴出来，如果需要的话也可以参考一下，欢迎交流！
Together_CZ
·
2020-08-16 05:02
机器学习 - 研究生课程 - Python代码实现与笔记——Linear Discriminant Analysis（
LDA
）
参考的同学的博客：https://blog.csdn.net/Willen_/article/details/89288218心得感悟：同学实现的时候画出来的图有些不对劲，即样本点在
LDA
线上的垂点位置不对
LEoincsdn
·
2020-08-16 05:30
ML
在Python中使用
LDA
处理文本
[翻译]在Python中使用
LDA
处理文本发表于2个月前(2016-02-1716:10)阅读（78）|评论（0）1人收藏此文章,我要收藏目录[-]安装示例说明：原文：http://chrisstrelioff.ws
凌风探梅
·
2020-08-16 05:09
LDA
ISLR第四章-logistic
LDA
QDA
ISLR第四章的理解为什么线性回归不可用通常，两个以上定性变量不能用线性回归建立模型线性模型不能保证预测值在0，1之间TheLogisticModellogisticfunctionp(X)=eβ0+β1X1+eβ0+β1Xodds发生比p(X)1−p(X)=eβ0+β1X范围为0到∞log-odds-logitlog(p(X)1−p(X))=β0+β1XTheleft-handsideiscal
Half0pen
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2020-08-16 05:52
machine
learning
LDA
https://www.jianshu.com/p/3bbc97d05ab1线性判别方法（LinearDiscriminantAnalysis，简称
LDA
）是一种经典的线性学习方法，在二分类问题上因为最早由
再见鲁鲁修
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2020-08-16 05:51
机器学习
PCA
用
线性判别分析
LDA
降维
本文结构：什么是
LDA
和PCA区别
LDA
降维的计算过程
LDA
降维的例子1.什么是
LDA
先说判别分析，DiscriminantAnalysis就是根据研究对象的各种特征值，判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法
机器学习X计划
·
2020-08-16 05:18
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O
P
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R
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V
W
X
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