LDA线性判别分析

特征选择

2.决策树看特征的信息增益3.迭代增加删除看模型的准确率4.主成分分析/LDA降维
雨宝_f737·2023-10-15 18:58

机器学习——学习路线

岭回归多项式回归线性分类逻辑回归多标签分类交叉熵损失Softmax回归SVM支持向量机决策树剪枝与后剪枝随机森林AdaboostGBDTXGBoost2、无监督学习降维PCA主成分分析SVD奇异值分解LDA
Visual code AlCv·2023-10-15 12:08

文本向量化方法比较：tf-idf、doc2bow、doc2vec、lsi、lda

用余弦距离计算相似度以判断向量化效果tf-idf、doc2bow稀疏，适合短文本doc2vec效果时好时坏，偶然性大，不稳lsi、lda效果好且较稳，但lda计算量偏大fromgensim.modelsimportdoc2vecfromgensimimportcorpora
帅气的学术狗·2023-10-13 14:48

LDA的java实现

训练基于gibbs分布的LDA大概训练过程：推断过程：主题分布数值的大小与长度无关。
吹洞箫饮酒杏花下·2023-10-12 16:56

Rose的小王子英文德文朗读day1

任务配置：英语朗读+德语朗读+复盘2.朗读内容：英文版OncewhenIwassixyearsoldIsawamagnificentpictureinabook,wʌnswɛnaɪwəzsɪksjɪəzəʊldaɪsɔːəmægˈnɪfɪsntˈpɪkʧərɪnəbʊk
CrazyRoooooose·2023-10-11 15:45

监督学习方法与无监督学习方法总结

无监督学习八种常用的统计机器学习方法，即聚类方法（包括层次聚类与k均值聚类）、奇异值分解（SVD）、主成分分析（PCA）、潜在语义分析（LSA）、概率潜在语义分析（PLSA）、马尔可夫链蒙特卡罗法（MCMC）、潜在狄利克雷分配（LDA
daisyxyr·2023-10-11 13:59

《机器学习》- 第3章 线性模型

文章目录3.1基本形式3.2线性回归一元线性回归多元线性回归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3.1基本形式问题描述：函数形式：向量形式：许多功能更为强大的非线性模型可在线性模型的基础上引入层级结构或高维映射而得
太极生两鱼·2023-10-10 19:05

用k折交叉验证LDA（LinearDiscriminantAnalysis）的有效性

数据集：Iris数据共3类，4维，150个数据。fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.discriminant_analysisimportLinearDiscriminantAnalysislda=LinearDiscriminantAnalysis()fromsklearn.model_selectionimportKFold,train
昔韭尒·2023-10-10 19:18

128在线民宿 UGC 数据挖掘实战--基于 LDA 模型的评论主题挖掘

基于LDA模型的评论主题挖掘数据准备本次实验使用基于LDA主题聚类和主题分布可视化的方式研究顾客评论中的主题分布情况，并参考《旅游民宿基本要求与评价》标准中的评级指标辅助定义用户评价主题，具体的评价参考指标如下图所示
Jachin111·2023-10-09 17:29

《学术小白学习之路15》英文文本的LDA主题建模与预测

《学术小白学习之路15》英文文本的LDA主题建模与预测一、数据二、英文分词三、向量化四、一致性和困惑度得分五、LDA建模分析六、模型预测七、完整代码一、数据gensim版本是gensim-3.8.3，根据自己系统要求以及
驭风少年君·2023-10-09 03:19

LDA模型伪代码块

Gensim的基本用法Gensim非常适合用来实现各种文本模型、主题模型，包括tf-idf模型、LSI模型以及LDA模型。
阿门aaa·2023-10-08 14:26

机器学习笔记 第7课：线性判别分析算法

如果你有两个以上的类，那么线性判别分析算法是首选的线性分类技术。线性判别分析法简称LDA，表示起来非常简单。它包含你的数据经由每个类计算之后的统计属性。对于单个输入变量，这包括：每个类别的平均值。
首席IT民工·2023-10-07 16:56

「Python」机器学习之线性判别分析（代码，不调包）

「Python」机器学习之线性判别分析（代码，不调包）前言1线性判别分析（LDA）2实现2.1LDA实现2.2数据集示例3最后前言语言：python库：numpy,matplotlib教材参考：《机器学习
武的阶乘·2023-10-02 17:39

LDA分析【以句子为颗粒进行】

LDA简介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。
照崴·2023-09-30 00:46

gensim中动态主题模型（DTM）两种实现方法（一）

2、c语言运行的二进制文件作为参数3、基本函数的使用参考文献：动态主题模型（DynamicTopicModel）是DavidM.Blei[1]等人对隐狄利克雷模型LDA（LatentDiri
snail82·2023-09-29 17:50

《学术小白学习之路11》DTM主题动态模型原理与基础构建

《学术小白学习之路》DTM主题动态模型构建一、LDA与DTM的区别二、代码实操2.1数据2.2获取数据向量2.3参数设置与模型构建2.4结果的输出一、LDA与DTM的区别LDA主题模型主要针对一段段的文档可以得出每个主题
驭风少年君·2023-09-29 17:19

机器学习 面试/笔试题

朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型、高斯混合模型、文档主题生成模型（LDA）、限制玻尔兹曼机。
uodgnez·2023-09-29 05:34

超级简单LDA和GDA

LDA和PCA最大的区别是，PCA找的是方差最大的方向，LDA找的是分类分的最开的方向。也就是说mean要分得最开越好，自己的样本要越集中越好。
徐振杰·2023-09-29 02:18

LDA算法并提取这份数据集中各个文档的主题

任务描述：现有一份“网易新闻语料”数据集，请尝试用Python或Java实现LDA算法并提取这份数据集中各个文档的主题，并显示出来（可参考下图的输出结果，可网上拷贝代码，但需对算法以及代码有一定的基本了解
wangxiaojie6688·2023-09-24 20:50

针对舆情分析近五年参考文献的分析报告

1.特征少，价值密度不足（数据来源）爬虫获取评论信息，数据清洗，进行主题挖掘，采用的主要主题模型算法有（潜在语义分析模型LSA、概率潜在语义分析模型PLSA、潜在狄利克雷分配模型LDA【三层贝叶斯结构】
~晚风微凉~·2023-09-23 21:34

使用LDA（线性判别公式）进行iris鸢尾花的分类

线性判别分析((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[Fisher,1936]提出，亦称”Fisher判别分析“。
南晨Inc·2023-09-22 08:26

主题模型--LDA

LDA介绍相比于pLSA，2003年提出的LDA模型显然名气更响，应用起来也丰富得多。
zhurui_xiaozhuzaizai·2023-09-22 03:21

数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC...

全文链接:http://tecdat.cn/?p=27384在本文中，数据包含有关葡萄牙“VinhoVerde”葡萄酒的信息（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。介绍该数据集（查看文末了解数据获取方式）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
拓端研究室TRL·2023-09-20 07:34

LDA主题建模

本文首发于我的博客：gongyanli.com前言:本文用到的方法叫做主题建模（topicmodel)或主题抽取(topicextraction)，在机器学习的分类中，它属于非监督学习(unsupervisedmachinelearning)。它是文本挖掘中常用的主题模型，用来从大量文档中提取出最能表达各个主题的一些关键词。主题模型定义(维基百科)：在机器学习和自然语言处理等领域是用来在一系列文档
Chris的算法小记·2023-09-19 12:50

数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=27384最近我们被客户要求撰写关于葡萄酒的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，数据包含有关葡萄牙“VinhoVerde”葡萄酒的信息介绍该数据集（查看文末了解数据获取方式）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
·2023-09-18 16:06

流形学习（Manifold Learning）, 降维, pca, ica, lda

流形学习是机器学习的一种，这种方法是对数据本身特征的一种挖掘，是信号处理领域最经典的方法之一。流形学习的本质是用低维度数据分布去解释高纬度数据，也可以把它理解成寻找一个高维数据空间到低维数据空间的映射。举个栗子，空间中有一个三维圆锥物体，一个二维世界的人想去观测这个物体，用什么样的方法呢？如果圆锥位于它的正上方，二维人只能观测到一个圆形的投影，它也无法区分这个投影是属于一个圆锥还是一个圆球。此时，
给力桃·2023-09-17 17:50

Gensim库的使用——Gensim库的核心概念介绍

主要包括TF-IDF，LSA，LDA，word2vec，doc2vec等多种模型。
桉夏与猫·2023-09-16 08:47

数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC...

全文链接:http://tecdat.cn/?p=27384在本文中，数据包含有关葡萄牙“VinhoVerde”葡萄酒的信息（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。介绍该数据集（查看文末了解数据获取方式）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
拓端研究室TRL·2023-09-16 05:06

人脸识别的主要算法以及原理

1.基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；2.基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等
fcyh·2023-09-15 01:56

人脸识别主要算法原理

1.基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；2.基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法
喜欢打酱油的老鸟·2023-09-15 01:55

竞赛选题 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前言优质竞赛项目系列
laafeer·2023-09-14 13:55

竞赛 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前言优质竞赛项目系列
iuerfee·2023-09-14 13:10

线性判别分析与其变种算法在 Python 中的实现

线性判别分析与其变种算法在Python中的实现线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，LDA）是一种常用的分类算法，可应用于数据降维和模式识别等领域。
TechSavant·2023-09-14 00:33

使用python实现LDA线性判别分析

实验原理LDA（LinearDiscriminantAnalysis）线性判别分析是一种监督学习的线性分类算法，它可以将一个样本映射到一条直线上，从而实现对样本的分类。
江野_c·2023-09-14 00:33

线性判别分析 Linear Discriminant Analysis | LDA

目录前言一、线性判别分析是什么？
JasonH2021·2023-09-14 00:33

LDA 实战技巧

对于数据中特殊停用词的处理方法，通常的做法是运行一遍LDA，观察各个话题，挑出各个话题中的停用词，把他们滤除，
吹洞箫饮酒杏花下·2023-09-11 00:02

聚类分析之k-means算法(SSE、轮廓分析）

有点像LDA降维算法，类内方差最小，类间方差最大。这篇文章主要包括：1、K-Means算法2、K-Means++3、硬聚类和软聚类4、聚类
I小码哥·2023-09-09 06:40

机器学习 | 降维：LDA

本篇整理转载于CSDN博主「Be-real」的原创文章，原文链接文章目录LDA基本思想二分类LDA原理LDA算法流程LDA降维VSPCA降维LDA基本思想给定带有标签的训练样本集，设法将样本投影到一条直线上
啦啦右一·2023-09-08 05:30

程序员必须知道的9大数据挖掘工具

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、Word2Vec等。
明月说数据·2023-09-07 01:23

自然语言处理NLP：主题LDA、情感分析疫情下的新闻文本数据|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=12310最近我们被客户要求撰写关于自然语言处理NLP的研究报告，包括一些图形和统计输出。新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时，新闻记录下了这场疫情发展的时间轴▼为此我们分析了疫情相关的新闻内容、发布时期以及发布内容的主题和情感倾向这些方面的数据，希望通过这些数据，能对这场疫情有更多的了解。新闻对疫情相关主题的情感倾向通过对疫情相关的新闻
·2023-09-04 23:07

[论文笔记]DSSM

这是一篇经典的工作，在DSSM之前，通常使用传统机器学习的方法，比如LSA、LDA来解决。本篇工作使文本匹配进入了深度学习时代。摘要在信息检索中要研究的问题是，给定一个查询(query)和一组文档(d
愤怒的可乐·2023-09-01 14:38

DSSM

的隐语义模型使用真实的qd点击数据来进行训练，以求得最大的条件似然使用wordhash解决大规模网页检索的效率问题目前取得了sota的效果1.介绍隐语义模型能解决显性语义不match的case无监督的有：LSA、LDA
xiiatuuo·2023-09-01 14:28

线性判别分析仅在线性可分数据上能获得理想结果

Q:线性判别分析仅在线性可分数据上能获得理想结果,试设计一个改进方法,使其能较好地用于飞线性可分数据Thesamefor“Lineardiscriminantanalysiscanonlyobtainidealresultsonlinearlyseparabledata.Trytodesignanimprovedmethodtomakeitbetterusedforflyinglinearlyse
蓝展展·2023-08-30 12:28

[分类] 逻辑回归-Logistic Regression

从传统那边，老师说之所以要进行logit变换的原因是在生物统计方面觉得这个transformation比较合理，但从机器学习上看，这个transformation跟LDA（LinearDiscriminantAnalysis
数据麻瓜·2023-08-29 09:40

机器学习---LDA代码

1.获取投影坐标importnumpyasnpdefGetProjectivePoint_2D(point,line):a=point[0]b=point[1]k=line[0]t=line[1]ifk==0:return[a,t]elifk==np.inf:return[0,b]x=(a+k*b-k*t)/(k*k+1)y=k*x+treturn[x,y]该函数用于获取一个点到一条直线的投影点的
三月七꧁ ꧂·2023-08-29 06:56

多项分布的指数分布族形式的一个小坑

在徐老师课件里（(part-4)Variational-Inference-for-LDA_哔哩哔哩_bilibili）的对ELBO关于自然参数进行求导时，遇到了多项分布的指数家族分布形式的log-partitionfunction
ElienC·2023-08-29 02:41

机器学习面试之数据降维

PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析，FisherLinearDiscriminantAnalysis）都是数据降维的一种方式。但是，PCA是无监督的，而LDA是有监督的。
梦无音·2023-08-28 11:26

计算机竞赛 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前言优质竞赛项目系列
Mr.D学长·2023-08-27 04:50

基于LDA模型的主题分析

先看下数据：1、建立词典、语料库fromgensimimportcorpora,models#主题挖掘，提取关键信息#建立词典，去重pos_dict=corpora.Dictionary([[i]foriinword_data_pos.word])#shape=(n,1)neg_dict=corpora.Dictionary([[i]foriinword_data_neg.word])#建立语料库
桂花很香,旭很美·2023-08-26 14:53

图解最常用的10大机器学习算法

目录01线性回归02逻辑回归03线性判别分析04分类与回归树05朴素贝叶斯06K近邻07学习矢量量化08支持向量机09bagging和随机森林10Boosting和AdaBoost本文属于转载文章转载公共号链接
楠楠星球·2023-08-26 05:38
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