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LDA线性判别分析
机器学习常用算法（
LDA
,CNN,LR）原理简述
1.LDALDA是一种三层贝叶斯模型，三层分别为：文档层、主题层和词层。该模型基于如下假设：1）整个文档集合中存在k个互相独立的主题；2）每一个主题是词上的多项分布；3）每一个文档由k个主题随机混合组成；4）每一个文档是k个主题上的多项分布；5）每一个文档的主题概率分布的先验分布是Dirichlet分布；6）每一个主题中词的概率分布的先验分布是Dirichlet分布。文档的生成过程如下：1）对于文
weixin_30416871
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2020-08-11 05:57
【机器学习系列之三】特征工程
2.7特征结合featurestacker3.特征选择3.1Filter3.2Wrapper3.3Embedded4.降维技术4.1PCA（PrincipalComponentAnalysis）4.2
LDA
4.3SVD
黄小猿
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2020-08-11 03:05
机器学习与数据挖掘
Python
LDA
主题模型实战
导入相关的包https://github.com/
lda
-project/
lda
：
lda
包的文档！
慢行慢行
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2020-08-11 03:51
Python
机器学习
【爬虫、贝叶斯、SVM、
LDA
一条龙服务】从数据收集到文本分类：从零开始你自己的数据挖掘工程
0.前言对于每个学习数据挖掘的人来说，总会在某个时刻想要自己从头开始一项数据挖掘工程。这不同于用一用搜狗的新闻资料库，或者是kaggle、天池等竞赛的资料库，要自己从头开始收集数据，使用爬虫收集，然后去重，数据清理等等。使用已有的数据库，好处是省略了自己收集的过程，遇到各种奇奇怪怪的问题，网上也有解答，更重要的是，我们心里有底，知道如果过程不出问题，最后总是能得到一个不错的结果。但是自己收集数据则
一笑照夜
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2020-08-11 03:18
python
LDA
主题模型困惑度计算
对于
LDA
模型，最常用的两个评价方法困惑度（Perplexity）、相似度（Corre）。其中困惑度可以理解为对于一篇文章d，所训练出来的模型对文档d属于哪个主题有多不确定，这个不确定成都就是困惑度。
dbruhd9728
·
2020-08-11 03:35
LDA
闲谈
LDA
简介LatentDirichletAllocation,隐含狄利克雷分布，简称
LDA
。
LDA
诞生于2003年，目前是学术界使用最广泛的主题模型之一，常常用于对论文和专利文本进行主题识别。
Mark Clemens
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2020-08-11 02:13
技术
Python
机器学习
机器学习问题方法总结
大类名称关键词有监督分类决策树信息增益分类回归树Gini指数，Χ2统计量，剪枝朴素贝叶斯非参数估计，贝叶斯估计
线性判别分析
Fishre判别，特征向量求解K最邻近相似度度量：欧氏距离、街区距离、编辑距离、
weixin_34111819
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2020-08-10 23:20
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−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)于是很容易证明，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)!学习了Gamma函数之后，多年以来我一直有两个疑问：这个长得这么怪异的一个函数
rokia_xmu
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2020-08-10 22:01
LDA
GAMMA
机器学习之
LDA
线性判别分析
思想总结
线性判别分析
(LinearDiscriminantAnalysis,
LDA
)是一种经典的降维方法。
专注于计算机视觉的AndyJiang
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2020-08-10 16:30
机器学习
机器学习
Git 新建
Gitcreateanewrepositoryonthecommandlineecho"#text_similarity_
lda
_lsi">>README.mdgitinitgitaddREADME.mdgitcommit-m"firstcommit"gitremoteaddoriginhttps
浪拔湖人
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2020-08-10 12:22
Github
第八章 采用PCA(主成分分析)或
LDA
(
线性判别分析
)的人脸识别（一）
【原文：http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/12611861】注释：1、翻译书名:MasteringOpenCVwithPracticalComputerVisionProjects2、翻译章节：Chapter8:FaceRecogitionusingEigenfacesorFisherfaces3、电子书下载，源代码下载，请参考:http:
查志强
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2020-08-10 05:56
【图像】LDA
【图像】PCA
秋招面试题(NLP)总结5. 预训练模型
讲了word2vec，层级softmax和负采样这些Word2vec的训练方式，那种更好，CBOW模型和skipgram模型，霍夫曼树，负采样等等
LDA
的词表示和word2v
smilesooo
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2020-08-10 01:28
秋招
【转】
LDA
预备知识
LDA
预备知识如果牢固掌握这些预备知识，理解原文会更容易些。-p(X|Y)的记法。注意|右边的Y既可以表示随机变量（已经取定了某具体值），也可以表示普通的非随机变量。
Gambler
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2020-08-10 00:56
数据挖掘
matlab
google
框架
编程
主成分分析（PCA）与
LDA
主成分分析（PCA）理论：https://www.jianshu.com/p/4528aaa6dc48http://blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/44064401代码：#-*-coding:utf-8-*-#导入需要的包：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#数据生成n=50x=np.random
qq_39683748
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2020-08-10 00:06
LingPipe学习： Spelling Correction(1)
LingPipe是一个很好的NLP的工具，是由Alias-i公司开发的一个NLP系统，里面有很多NLP常用的东西：比如ME，CRFs，
LDA
，SVMs等常用模型；并且可以用它们来做很多NLP的事情：分词
fancyerII
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2020-08-09 20:40
NLP
搜索
第1天：网易2018年校园招聘NLP算法工程师笔试试卷分析
五道单选题，分别考察了机器学习算法(凸集、
LDA
、几种熵的区别)、编程语言、数据
stefan之风起长林
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2020-08-09 18:13
试卷分析
秋招
笔试
NLP算法工程师
网易笔试
试卷分析
07_数据降维，降维算法，主成分分析PCA,NMF，
线性判别分析
LDA
1、降维介绍保证数据所具有的代表性特性或分布的情况下，将高维数据转化为低维数据。聚类和分类都是无监督学习的典型任务，任务之间存在关联，比如某些高维数据的分类可以通过降维处理更好的获得。降维过程可以被理解为数据集的组成成分进行分解（decomposition）的过程，因此sklearn为降维模块命名为decomposition。在对降维算法调用需要使用sklearn.decomposition模块2
to.to
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2020-08-09 17:02
#
机器学习算法和知识点
第七篇|Spark平台下基于
LDA
的k-means算法实现
本文主要在Spark平台下实现一个机器学习应用，该应用主要涉及
LDA
主题模型以及K-means聚类。
西贝木土
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2020-08-09 13:21
spark
【机器学习】使用gensim 的 doc2vec 实现文本相似度检测
Gensimgensim是一个python的自然语言处理库，能够将文档根据TF-IDF,
LDA
,LSI等模型转化成向量模式，gensim还实现了word2vec功能，以便进行进一步的处理。
weixin_30355437
·
2020-08-08 23:06
gensim similarity计算文档相似度
任意两个词之间是独立的，无法通过词的ID来判断词语之间的关系，无法通过词的id判断词语之间的关系[2]使用gensim包的models,corpora,similarities，对文档进行相似度计算，结果比较其他
lda
母神
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2020-08-08 22:25
课题
通俗的说
LDA
----Latent Dirichlet Allocation
LDA
的原理：
LDA
（LatentDirichletAllocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。
南七小僧
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2020-08-08 19:41
人工智能与深度学习算法研究
机器学习
大数据
NLP
自然语言处理
性能优化
Python实战
tensorflow
keras
Python
人工智能
lda
算法
p=1042；个性化推荐引擎：采用一种高效的算法来估计贝叶斯模型中的参数Postedon2012年5月25日byadmin问题定义：
LDA
是一个三层次的贝叶斯模型，没一个item可以通过一组topic来表示
bryantao24
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2020-08-08 14:05
机器学习相关
学习笔记一
LDA
降维与PCA的区别
1、PCA无需样本标签，属于无监督学习降维；
LDA
需要样本标签，属于有监督学习降维。二者均是寻找一定的特征向量w来降维的，其中，
LDA
抓住样本的判别特征，PCA则侧重描叙特征。
ainimao6666
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2020-08-08 14:42
学习笔记
比PCA更好用的监督排序—
LDA
分析、作图及添加置信-ggord
线性判别分析
LDA
线性判别分析
，英文LinearDiscriminantAnalysis,以下简称
LDA
。
刘永鑫Adam
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2020-08-08 01:28
宏基因组
R语言绘图包
机器学习知识点
机器学习相关知识机器学习相关知识机器学习相关知识数据类型概念度量指标分类评估回归评估优化方法其他常用算法（建模）分类1.频率表ZeroROneR朴素贝叶斯（NaiveBayesian）决策树（DecisionTree）2.协方差矩阵
线性判别分析
逻辑回归
venter_zhu
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2020-08-07 19:55
机器学习
数据分析
文本挖掘：
LDA
模型对公号文章主题分析1
原文链接：http://tecdat.cn/?p=2175/案例1早在1995年比尔·盖茨就在《未来之路》里说过：未来没有配套智能家居的房子，就是毛坯房。当你还在纠结“人工智能”安利值不值得吃，最近不少朋友家里又出现智能门锁，相比传统门锁来说，究竟能有多智能？早在1995年比尔·盖茨就在《未来之路》里说过：未来没有配套智能家居的房子，就是毛坯房。现在人们生活越来越便捷，人们也更加倾向于智能化家居，
LT_Ge
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2020-08-07 07:37
文本处理
主题模型-
LDA
小结
一.主题模型传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个文档是相似的。举个例子，有两个句子分别如下：“乔布斯离我们而去了。”“苹果价格会不会降？”可以看到上面这两个句子没有共同出现的单词，但这两个句子是相似的，如果按传统的方法判断这两个句子肯定不相似，所以在判断文档相关性
nanjunxiao
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2020-08-06 12:02
机器学习
文本挖掘：twitter推特
LDA
主题情感分析
原文链接：http://tecdat.cn/?p=1506“高度信息化的今天,社交媒体向我们提供直接认识外界的一个窗口,决定着大家对一个地区的认知，像是一双对地区形象“塑型”的“看不见”的手。▼根据这个背景，tecdat对素有“塞上江南”之称的宁夏热门推文（hottweet，推特中的热门推文是指被转推或被收藏过的推文，相比普通推文影响力更大）进行了分析。研究人员发现网友们关注的主题，同时倾听大家呈
LT_Ge
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2020-08-06 04:41
情感
主题模型
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
LT_Ge
·
2020-08-06 04:41
文本处理
主题模型
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
LT_Ge
·
2020-08-06 04:08
文本处理
文本挖掘：
LDA
模型对公号文章主题分析案例报告
原文链接：http://tecdat.cn/?p=2175/案例1早在1995年比尔·盖茨就在《未来之路》里说过：未来没有配套智能家居的房子，就是毛坯房。当你还在纠结“人工智能”安利值不值得吃，最近不少朋友家里又出现智能门锁，相比传统门锁来说，究竟能有多智能？早在1995年比尔·盖茨就在《未来之路》里说过：未来没有配套智能家居的房子，就是毛坯房。现在人们生活越来越便捷，人们也更加倾向于智能化家居，
LT_Ge
·
2020-08-06 04:08
模型
文本挖掘：twitter推特
LDA
主题情感分析
原文链接：http://tecdat.cn/?p=1506“高度信息化的今天,社交媒体向我们提供直接认识外界的一个窗口,决定着大家对一个地区的认知，像是一双对地区形象“塑型”的“看不见”的手。▼根据这个背景，tecdat对素有“塞上江南”之称的宁夏热门推文（hottweet，推特中的热门推文是指被转推或被收藏过的推文，相比普通推文影响力更大）进行了分析。研究人员发现网友们关注的主题，同时倾听大家呈
LT_Ge
·
2020-08-06 04:07
文本处理
8个优秀的数据挖掘工具
原文链接：https://developer.51cto.com/a...作者：快快网络1、GenismGenism是用来做文本主题模型的库，主要用来处理语言方面的任务，如文本相似度计算、
LDA
、Word2V
民工哥
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2020-08-05 23:15
python
数据挖掘
后端
运维
程序员
《深度学习》Hs训练营【第二期】视频教程
第一周：概率与信息伦，数值计算┣━━03第一周：本周学习任务简单总结┣━━04第二周机器学习算法基本概念┣━━05第二周：逻辑回归&贝叶斯统计┣━━06第二周：本周学习任务简单总结┣━━07第二周svm&
lda
weixin_46240856
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2020-08-05 04:53
数据降维算法总结（
LDA
&PCA）
目录
LDA
概述数学基础知识二类
LDA
原理多类
LDA
原理
LDA
算法流程优点缺点PCA概述协方差和散度矩阵特征值分解矩阵原理SVD分解矩阵原理PCA的两种实现方法准则优点缺点算法应用LDAvsPCA参考关于作者
爱喝水的lrr
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2020-08-05 00:43
机器学习
pca降维
机器学习
LDA
+可视化
fromnltk.tokenizeimportRegexpTokenizerfromstop_wordsimportget_stop_wordsfromnltk.stem.porterimportPorterStemmerfromgensimimportcorpora,modelsimportgensimimportcsvimportjiebaimportcodecsfrommpl_toolkit
c_cl
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2020-08-04 13:43
数据挖掘
数据预处理——数据降维（主成分分析）
（1）线性降维：分为主成分分析（PCA）、线性判断分析（
LDA
）。（2）非线性
沐小辰
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2020-08-04 07:05
Python
数据分析
推荐系统
PCA(主成分分析）和
LDA
(
线性判别分析
）的异同处及应用场景
在机器学习领域，PCA和
LDA
都可以看成是数据降维的一种方式。但是PCA是无监督的，也就是说不需要知道样本对应的标签，而
LDA
是有监督的，需要知道每一个数据点对应的标签。
NongfuSpring-wu
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2020-08-04 06:57
机器学习
机器学习降维方法概括
特征降维方法包括：Lasso，PCA，小波分析，
LDA
，奇异值分解SVD，拉普拉斯特征映射，SparseAutoEncoder，局部线性嵌入LLE，等距映射Isomap。
繁拾简忆
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2020-08-04 03:30
机器学习
【机器学习实战】降维方法的sklearn实现----PCA和
LDA
利用sklearn库来给PCA和
LDA
做一个比较。首先先了解一下这两个库，然后通过(iris)鸢尾花数据集来进行实践操作。
htshinichi
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2020-08-04 03:54
练习
互联网大病公益众筹项目文本分析
在对项目文本分词建立了网络众筹词典后，本文利用
LDA
模型得到了帮助类词语、金融类词语、慈善类词语、感叹类词语、第一人称词语五个主要的词汇主题，经
韩公英
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2020-08-04 01:57
主成分分析（Principal components analysis）-最大方差解释
在写这篇之前，我阅读了PCA、SVD和
LDA
。这几个模型相近，却都有自己的特点。本篇打算先介绍PCA，至于他们之间的关系，只能是边学边体会了。PCA以前也叫做Princip
redstar649
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2020-08-04 00:23
PCA和
LDA
PCA和LDAPCA（principalcomponentanalysis）：主成分法分析法，降维是减少的特征，数据行数没变，只是将列数减少了让数据维度变的低一些，在低维中有利于更好的概括数据
LDA
线性判别分析
是有监督的问题
小白的荆棘之路
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2020-08-03 21:10
机器学习
记录2019届秋季校园招聘笔试：虹软（2018.8.4）
2.PCA的主要步骤，与Fisher
线性判别分析
的区别。3.卷积featuremap尺寸计算，需要多少次乘法运算。4.和的大小与1的对比。5.边缘检测算子，Sobel算子的卷积模板。
leogo17
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2020-08-03 18:39
笔试经验
机器学习——数据降维——主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）
PCA和
LDA
的区别可见《多元统计分
xia ge tou lia
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2020-08-03 17:07
机器学习
sklearn
数据降维
主成分分析（Principal components analysis）-最大方差解释（转）
在写这篇之前，我阅读了PCA、SVD和
LDA
。这几个模型相近，却都有自己的特点。本篇打算先介绍PCA，至于他们之间的关系，只能是边学边体会了。
gdengden
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2020-08-03 17:01
数学基础
主成分分析（Principal components analysis）-最大方差解释
在写这篇之前，我阅读了PCA、SVD和
LDA
。这几个模型相近，却都有自己的特点。本篇打算先介绍PCA，至于他们之间的关系，只能是边学边体会了。
alaclp
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2020-08-03 10:51
科学计算
算法
Matlab
特征工程全过程
文章目录简介数据预处理无量纲化标准化区间缩放法标准化与归一化的区别对定量特征二值化对定性特征哑编码缺失值计算数据变换回顾特征选择Filter方差选择法相关系数法卡方检验互信息法Wrapper递归特征消除法Embedded基于惩罚项的特征选择法基于树模型的特征选择法总结降维主成分分析法（PCA）
线性判别分析
法
weixin_jumery
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2020-08-03 08:05
机器学习
Python文本数据分析：新闻分类任务（贝叶斯，TF-IDF词向量）
1.文本分析11.查看数据1.2转换为llist格式1.3使用jieba分词1.4转换为DataFrame格式1.5使用停用词1.6查看词频1.7生成词云2.TF-IDF关键词提取2.1提取关键词3.
LDA
王大阳_
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2020-08-03 08:57
数据分析与数据挖掘
机器学习
机器学习公式推导
文章目录线性回归逻辑回归
线性判别分析
PCAk-means决策树svm随机深林GBDTxgboost强化学习MapReduce线性回归逻辑回归对于分类问题：输出0/1，超过[0,1]没有意义，使用sigmoid
Zero-One-0101
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2020-08-03 06:28
ML&DL-总结性文章
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