LDA降维第25页

困惑度、主题一致性，lda模型找出主题相关词

困惑度perplexity：句子的概率的倒数。如果句子的概率越大，说明这句话越符合人话的规律，即p（句子），pp困惑度越小。模型对该句子就越不困惑。通俗一点解释下就是，困惑度表示的对于一篇文章来说，我们有多不确定它是属于某个主题的。即主题的个数越多，模型的困惑度就越低，但是注意一点，当主题数很多的时候，生成的模型往往会过拟合，所以不能单纯依靠困惑度来判断一个模型的好坏。这时候我们的另一个判断标准就

stay_foolish12·2023-08-13 22:54

数模实操演示|数据预处理：异常值、缺失值、指标降维

本文将从异常值、缺失值、指标降维这三个方面分别进行实操演示。对于三个方面涉及的算法（方法）分别为：3σ原则、简单移动平均法、Lasso回归。所有的数据图片和代码在网盘可自行下载。

梨子串桃子_·2023-08-13 21:03

升维思考，降维打击

今天硕士研究生考试成绩出来了，又是几家欢喜几家愁，据我知道的有些人考了5年的研究生都没考上，堪比高考复读，而我自己的一个表弟今年也是参加了研究生考试，成绩目前还没告诉我。考试之前我问他为什么要考研究生，他说目前这个社会想找一份好一点的工作，学历还是第一位的，不管你是考公务员还是去国企，都首先看你的学历，我说按照你的说法，本科生和研究生收入要差很多喽，他说他也不敢肯定，调查报告是这样写的。我说你应该

在贵州放牛·2023-08-13 15:42

从东方甄选和董宇辉的爆火看背后的产品逻辑

人们纷纷涌入直播间，只为听一听董老师的课，感受人生哲理，顺带手再买点东西，同时满足了精神和物质的需求，然后再鄙夷的对着那些吵吵闹闹的卖货直播说一句“这是降维打击”。

银古的小酒馆·2023-08-13 04:44

lda sklearn实现

scikit-learnLDALDA主题模型的类在sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocation包中主要参数n_components:即我们的隐含主题数,需要调参。的大小取决于我们对主题划分的需求，比如我们只需要类似区分是动物，植物，还是非生物这样的粗粒度需求，那么值可以取的很小，个位数即可。如果我们的目标是类似区分不同的动物以及不同的植物，不同的非

kity_8322·2023-08-12 20:43

智能推荐系统·2023-08-12 15:05

机器学习基础之《特征工程（4）—特征降维—案例》

一、探究用户对物品类别的喜好细分1、找到用户和物品类别的关系数据如下：（1）order_products__prior.csv：订单与商品信息字段：order_id，product_id，add_to_cart_order，reordered（2）products.csv：商品信息字段：product_id，product_name，aisle_id，department_id（3）orders.

csj50·2023-08-12 11:08

数模更新篇-3-因子分析模型

12十二12·2023-08-12 11:33

【数学建模】--因子分析模型

Wei&Yan·2023-08-12 11:31

主题模型之PLSA

上一篇文章介绍了文本建模之UnigramModel，但这个模型太过于简略，本篇文章介绍PLSA(ProbabilisticLatentSemanticAnalysis,概率化的潜在语义分析)1.jpg参考：靳志辉，《LDA

LittleSasuke·2023-08-12 10:10

TSNE 降维可视化脚本

fromsklearn.manifoldimportTSNEimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdefplot_embedding(data,label): _min,_max=np.min(data,0),np.max(data,0) data=(data-_min)/(_max-_min) foriinrange(data.shape[0

理心炼丹·2023-08-12 08:45

96-非监督学习之SOM非线性降维

>library(pacman)>p_load(dplyr,kohonen,GGally)SOM（SelfOrganizingMaps，自组织映射）本质上是一种只有输入层--隐藏层的神经网络。输入层神经元的数量是由输入数据的维度决定的，一个神经元对应一个特征，隐藏层中的一个节点代表一个需要聚成的类。训练时采用“竞争学习”的方式，每个输入的样例在隐藏层中找到一个和它最匹配的节点，称为它的激活节点，也

wonphen·2023-08-12 04:15

课程复盘 | 人脉=钱脉，如何做好被动引流

②解答问题③经营好朋友圈、公众号文章④提供价值、诱饵⑤主动引导用户添加⑥社会认证，营造积极添加的氛围3、潜在用户在哪里①升维学习、降维打击②低维吸引高维4、两大重点①重

226421040c4d·2023-08-11 14:53

《好好思考》D16/W3

P202页提到思维的降维打击，其中有一个很重要的模型：逻辑层次模型。

小梦化蝶·2023-08-11 13:36

跟着Cell学单细胞转录组分析(六):细胞比例计算及可视化

二):单细胞转录组测序文件的读入及Seurat对象构建跟着Cell学单细胞转录组分析(三):单细胞转录组数据质控（QC）及合并去除批次效应跟着Cell学单细胞转录组分析(四):单细胞转录组测序UMAP降维聚类跟着

KS科研分享与服务·2023-08-11 11:45

数学建模系列-评价模型（四）---主成分分析法

PCA降维：假设我们所讨论的实际问题中，有p个指标，我们把这p个指标看作p

Caiersaru·2023-08-11 05:27

【数学建模】--主成分分析

本讲将介绍主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA），主成分分析是一种降维算法，它能将多个指标转换为少数几个主成分，这些主成分是原始变量的线性组合，且彼此之间互不相关，其能反映出原始数据的大部分信息

Wei&Yan·2023-08-11 05:56

基于Tomotopy构建LDA主题模型（附案例实战）

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录Tomotopy简介Tomotopy的性能实战案例1.加载数据2.中文分词3.确定主题数K4.训练模型5.可视化6.预测补充：指定主题特征词文末推荐Tomotopy简介tomotopy是tomoto（主题建模工具）的Python扩展，它是用C++编写的

艾派森·2023-08-11 04:18

21 句话入门机器学习

机器学习有四种用途：分类、聚类、回归和降维。理解了这句话，就意味着学会了机器学习。迷茫的时候，在心里默念这句话，就会找到前进的方向。

Leon_124·2023-08-10 23:24

317-时光第七课第二次作业提交 #裂变增长实验室#

今天总结一下学习心得，一个人学习的最高体验是被刷新认知，当你不停的被刷新认知，就意味着你的收获超过预期，知道什么是降维打击吗，看过三体的都知道，把三维压缩成二维来打击，这绝对是震撼的.第八期，我是复训，

岁月如积·2023-08-10 17:17

ArchR官网教程学习笔记5:ArchR的聚类

GettingStartedwithArchRArchR官网教程学习笔记2:基于ArchR推测DoubletArchR官网教程学习笔记3:创建ArchRProjectArchR官网教程学习笔记4:ArchR的降维大多数单细胞聚类方法专注于计算降维的

生信start_site·2023-08-10 14:57

意外的时间安排

那一瞬间，我明白了为什么自己之前喜欢用泡泡的方法——那样做之后，三维立体就降维到了二维平面，无论有多少泡泡，我都不会被困扰。现在旁边都是三维立

张露deer·2023-08-10 11:23

如何看单细胞（或空间）亚群间关系2022-07-03

方法1umap降维图：亚群间距离越近，越相似方法2查看cluster间差异分析结果中marker基因，可从genecard中查看top的几个功能方法3（根据表达量进行相关性分析cor）单细胞亚群相关性分析基于

Bio小盼·2023-08-10 11:51

基于TF-IDF+TensorFlow+词云+LDA 新闻自动文摘推荐系统—深度学习算法应用（含ipynb源码）+训练数据集

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TensorFlow环境方法一方法二模块实现1.数据预处理1）导入数据2）数据清洗3）统计词频2.词云构建3.关键词提取4.语音播报5.LDA

小胡说人工智能·2023-08-10 09:25

池化层的实现

Pooling层概述Pooling层是CNN中的重要组成部分，通常用来实现对网络中FeatureMap的降维，减少参数数量的同时，为网络后面各个层增加感受野，保留FeatureMap的显著特征。

城市郊区的牧羊人·2023-08-10 09:28

新东方进军直播行业，为何可以火速出圈，被称为直播界的清流

直播卖货很多人已经不想看了，这次无意中进入直播间时，董宇辉老师在讲（卖）儿童版本的莎士比亚，旁征博引出口成章，不自觉跟着听了一会，像是文学课也像是哲学课，不得不说，优秀的知识分子进入直播行业，绝对是对这个行业其他主播的降维打击

淡看人世间·2023-08-10 02:52

【SVD（奇异值分解）】详解及python-Numpy实现

目录一、特征值分解（EVD）二、奇异值分解（SVD）奇异值分解(SingularValueDecomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，

aoeh·2023-08-10 02:46

机器学习基础之《特征工程（4）—特征降维》

一、什么是特征降维降维是指在某些限定条件下，降低随机变量（特征）个数，得到一组“不相关”主变量的过程1、降维降低维度ndarry维数：嵌套的层数0维：标量，具体的数0123...1维：向量2维：矩阵3维

csj50·2023-08-09 17:13

数据挖掘_LDA主题模型详解_Python手把手实战

LDA主题模型Python实战1.文本数据读取2.文本预处理3.文本分词处理4.文本向量化5.LDA主题模型5.1模型构建5.2模型主题对应词语6.LDA定主题7.模型可视化8.模型可改善之处1.文本数据读取

math_gao·2023-08-09 06:53

Sklearn安装

scikit-learn，是python中的机器学习库，建立在numpy、scipy、matplotlib等数据科学包的基础之上，涵盖了机器学习中的样例数据、数据预处理、模型验证、特征选择、分类、回归、聚类、降维等几乎所有环

雨后的小木屋·2023-08-09 01:25

主题模型LDA基础及公式推导

1.背景(1)gamma函数产生针对上述问题，欧拉将有限多项式的观察推广到无穷级数欧拉发现了gamma函数性质(2)LDA诞生①blei以PLSA为基础，加上贝叶斯先验，诞生了LDA算法。

Bug型程序员·2023-08-08 14:30

论文阅读---《Graph Regularized Autoencoder and itsApplication in Unsupervised Anomaly Detection》

题目图正则化自编码器及其在无监督异常检测中的应用摘要降维对于许多无监督学习任务，包括异常检测和聚类，是一个至关重要的第一步。自编码器是一种常用的机制，用于实现降维。

末世灯光·2023-08-08 13:03

主成分分析学习笔记

概述主成分分析（PrincipalComponentAnalysis）是一种常见的数据分析方式，常用于高维数据的降维，提取数据的主要特征分量，其数学推导可以从最大可分性和最近重构性两个角度着手，前者的优化条件为划分后方差最大

huhubbdd·2023-08-08 08:39

CNN实现对CIFAR-10数据集的识别

构建一个卷积神经网络实现对CIFAR-10数据集的识别，CNN使用3个同卷积操作（步长为1，same），卷积层后面接池化层，实现特征降维。最后再用均值池化得到10个特征，输入softmax实现分类。

琅琊天瀚泉·2023-08-08 04:21

【DeepLearning】GoogLeNet Incepetion V1 V2 V3创新点比较总结汇总

总结创新点：为解决巨大的参数量带来的过拟合和大大增加的计算成本问题，提出了Inception结构：对于inception结构而言：1.密集成分来近似最优的局部稀疏结构2.2.使用NIN，采用1*1卷积进行降维

zsWang9·2023-08-07 23:23

他2年拿下博士学位，发表11篇顶会论文！浙大校友李旻辰斩获SIGGRAPH最佳博士论文奖...

这般经历，不禁引得网友直呼：大家感受到了什么叫降维打击了吗？超短的读博经历2018年9月入学宾

QbitAl·2023-08-07 20:11

用于文本去重（相似度计算）的Simhash算法学习及python实现（持续学习中）

长文本的处理-基于TF-IDF的文本关键词抽取方法3.1.2.1TF-IDF算法思想3.1.2.2TF-IDF文本关键词抽取方法流程3.1.2.3代码实现（待修改/实现）3.2hash3.3加权3.4合并3.5降维

星夜猫·2023-08-07 19:04

DETR : End-to-End Object Detection with Transformers

github.com/facebookresearch/detr预备知识Transformer，二分图匹配（匈牙利算法），GIoU损失整体思路通过CNN提取目标特征(C×H×WC×H×WC×H×W)，使用1x1卷积降维

CharlesWu123·2023-08-07 18:32

数据降维并使用K-Means法聚类

我对随机选择的30个国家和2017年所有国家的数据进行了主成分分析，并将多维的包括总分排名（排名或许要删除再计算->已删除)及12大指标的数据降维为二维数据，随后使用K-Means法进行聚类分析后得出分类以及散点图图像

绍重先·2023-08-07 11:27

Containerd 的前世今生和保姆级入门教程

米开朗基杨·2023-08-07 09:39

【Python】矩阵乘法3种实现方案

内积，点积，乘法，点积对于元素相乘并相加，也就是说会降维。矩阵乘法：两个张量对应的元素相乘（element-wise），在PyTorch中可以通过torch.m

sdbhewfoqi·2023-08-07 09:38

深入解析人脸识别技术：原理、应用与未来发展

人脸识别技术：从原理到应用引言人脸识别技术的重要性和应用领域人脸识别的基本原理图像采集与预处理特征提取与表征数据匹配与比对传统人脸识别方法主成分分析（PCA）线性判别分析（LDA）小波变换在人脸识别中的应用深度学习与人脸识别卷积神经网络

wml_JavaKill·2023-08-07 08:42

单细胞测序数据的降维方法和细胞亚型鉴定聚类方法

单细胞测序数据的降维方法和细胞亚型鉴定聚类方法是单细胞转录组分析中常用的技术。

来份芒果布丁·2023-08-07 05:42

【MATLAB第63期】基于MATLAB的改进敏感性分析方法IPCC，拥挤距离与皮尔逊系数法结合实现回归与分类预测

【MATLAB第63期】基于MATLAB的改进敏感性分析方法IPCC，拥挤距离与皮尔逊系数法结合实现回归与分类预测思路考虑拥挤距离指标与PCC皮尔逊相关系数法相结合，对回归或分类数据进行降维，通过SVM

随风飘摇的土木狗·2023-08-07 01:05

【数模】主成分分析PCA

主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)，是一种降维算法，它能将多个指标转换为少数几个主成分，这些主成分是原始变量的线性组合，且彼此之间互不相关，其能反映出原始数据的大部分信息

Shier833_Ww·2023-08-06 18:11

python主成分对变量的贡献率_（数据科学学习手札20）主成分分析原理推导&Python自编函数实现...

是一种经典且简单的机器学习算法，其主要目的是用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，期望能将现有的众多相关性很高的变量转化为彼此互相独立的变量，并从中选取少于原始变量数目且能解释大部分资料变异情况的若干新变量，达到降维的目的

weixin_39614109·2023-08-06 14:16

机器学习：混合高斯聚类GMM（求聚类标签）+PCA降维（3维降2维）习题

使用混合高斯模型GMM，计算如下数据点的聚类过程：Data=np.array([1,2,6,7])均值初值为:μ1,μ2=1,5权重初值为:w1,w2=0.5,0.5方差:std1,std2=1,1K=210次迭代后数据的聚类标签是多少？采用python代码实现：fromscipyimportstatsimportnumpyasnp#初始化数据Data=np.array([1,2,6,7])w1,

supeerzdj·2023-08-06 12:59

多维数据透视分析

切片；切块；上卷（数据聚合）；下钻（数据钻取，下降维级）；旋转。3.多维数据的三种存储方式 MOLAP(基于多维数据组织的

小枍~·2023-08-06 05:25

深度学习知识回顾

尽管它的卷积核尺寸很小，但它可以在网络中引入以下功能：1.降维和增加通道：1x1卷积可以用于减少输入的通道数或增加通道数。通过使用适当数量的1x1卷积核，可以对输入特征图的通道维度进行线性组合。

知福致福·2023-08-06 01:17

【深度学习】在 MNIST实现自动编码器实践教程

一、说明自动编码器是一种无监督学习的神经网络模型，主要用于降维或特征提取。常见的自动编码器包括基本的单层自动编码器、深度自动编码器、卷积自动编码器和变分自动编码器等。

无水先生·2023-08-06 01:07

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