LDA 第13页

通俗理解LAD模型

一个函数：gamma函数四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架两个模型：pLSA、LDA（在本文第4部分阐述）一个采样：Gibbs采样本文便按照上述

珠穆拉玛峰·2022-11-21 09:42

论文研读-社交媒体可视化-大规模地理社交媒体数据的可视化抽象与探索

社交媒体数据可视化2.3地理数据的可视化抽象3任务分析和系统概述3.1数据描述3.2任务分析3.3系统概览4可视化设计4.1语义特征提取4.2语义保持取样4.3多目标优化4.4伪代码5可视化界面5.1地图视图5.2LDA

weixin_43413013·2022-11-21 03:47

lda主题模型的可视化_Gensim LDA主题模型实验

本文利用gensim进行LDA主题模型实验，第一部分是基于前文的wiki语料，第二部分是基于Sogou新闻语料。

清水荷叶粥·2022-11-21 03:17

sklearn实现lda模型_LDA模型实战常用知识点

之前在公众号里分享过好几次LDA话题模型的，但考虑的问题都比较简单。

智者也·2022-11-21 03:45

lda主题模型的可视化_把LDA主题模型作为自己的硕士课题，有什么可以做的？

经典的LDA主题模型实现了文本的软聚类的工作，将文档转化为基于主题的数值向量，每个维度上的主题概率取值就是对特定主题的聚类中心的隶属度。

木子Hui·2022-11-21 03:45

lda主题模型的可视化_LDA主题模型和大家聊一聊，吧友们也可以发表下想法

该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼文本挖掘是大数据应用的十分关键的技术之一，对网络上海量的UsergeneratedContent进行商业分析大多离不开对于文本的处理。对文本进行分析分为有监督的方法和无监督的方法。这里涉及了两个概念，“有监督”和“无监督”或许让对数据挖掘没有太深入基础的朋友们有点恍惚，说简单了，有监督方法就是用户预先给出一些学习的实例，对文本内容进行标注，然后计算机程序通

大厂男孩的粉丝·2022-11-21 03:15

[python]LDA模型使用流程及代码

目录数据预处理去除停用词构建LDA模型可视化——pyLDAvis主题个数确认困惑度计算一致性得分数据预处理该步骤可自行处理，用excel也好，用python也罢，只要将待分析文本处理为csv或txt存储格式即可

alwaysluc·2022-11-21 03:37

词典构造方法之LDA主题模型

词典构造方法之LDA主题模型主题模型LDA原理理解LDA是一种非监督学习技术，可以用来识别大规模文档集（documentcollection）或语料库（corpus）中潜藏的主题信息。

笑傲NLP江湖·2022-11-21 03:03

LDA模型构建与可视化

正在学习人工智能自然语言处理，学校布置的作业分享出来文章目录1.原理2.代码实现2.1.导入的包2.2.分词去停用词2.3.Tfidf2.4.计算困惑度2.5.LDA模型构建2.6.主题与分词2.6.1

π225·2022-11-21 03:32

LDA主题提取+可视化分析（PyLDAavis）

1、LDA主题提取——分词importreimportjiebaasjbimportgensimfromgensimimportmodelsimportpyLDAvis

py学习小白·2022-11-20 17:13

matlab aam提取特征值,一种基于aam模型的视频序列人脸识别方法

一种基于aam模型的视频序列人脸识别方法【专利摘要】本发明公开了基于AAM模型的视频序列人脸识别方法，包括训练步骤和识别步骤；(1)训练步骤包括：PCA投影；(1-2)LDA投影：通过LDA投影矩阵WLDA

weixin_39661589·2022-11-20 13:56

《机器学习（周志华）》Chapter3 线性模型

主要有对连续数据的预测（回归问题）、二分类问题、线性判别分析（LDA）和多分类问题。

周博u010083327·2022-11-20 10:52

四大机器学习降维算法：PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps

原文：http://dataunion.org/13451.html作者：xbinworld引言：机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数f:x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。f可能是显式的或隐式的、线性的或

weixin_34383618·2022-11-20 09:23

深度学习RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasSgemm( handle, opa,

RuntimeError:CUDAerror:CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILEDwhencallingcublasSgemm(handle,opa,opb,m,n,k,&alpha,a,lda

SuiJiangPiaoLiu·2022-11-20 05:44

【bug记录】RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasSgemm

RuntimeError:CUDAerror:CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILEDwhencallingcublasSgemm(handle,opa,opb,m,n,k,&alpha,a,lda

yifanliuu·2022-11-20 05:10

【Python】LDA模型中文文本主题提取丨可视化工具pyLDAvis的使用

主题模型LDA的实现及其可视化pyLDAvis无监督提取文档主题——LDA模型1.1准备工作1.2调用api实现模型LDA的可视化交互分析——pyLDAvis2.1安装pyLDAvis2.2结合gensim

菜菜2022·2022-11-19 14:47

CNN学习笔记（1）

1LDA主题模型？

沉辰尘_0821·2022-11-19 12:50

线性判别分析（机器学习）

目录线性判别分析的原理LDA的降维过程如下线性判别分析（LDA）是一种有监督的线性降维算法。

唯见江心秋月白、·2022-11-19 10:11

Anaconda3安装pyLDAvis以及找不到funcy库的解决方法

pyLDAvis是一个交互式LDA可视化python软件包，可对LDA主题模型进行可视化显示。

Alexabc3000·2022-11-19 09:26

初学NLPday2笔记部分

，妈妈去接他，小明（他）3.机器翻译小心地滑翻译成：slidecarefully4.词性标注5.分词（中文、日文等）6.主题识别topicmodelBAT7.文本分类处理方法：HMM、CRF、SVM、LDA

WJY991202·2022-11-19 08:34

《kaldi语音识别实战》：带特征变换的三音素模型训练——train_lda_mllt.sh，train_sat.sh解析

关于LDA、MLLT及fMLLR的特征变换请阅读《kaldi语音识别实战》阅读笔记：特征变换一、train_lda_mllt.sh1.1描述对输入特征进行LDA+MLLT特征变换后进行三音素训练。

v-space·2022-11-19 04:14

knn人脸识别判断_基于LDA KNN的人脸识别详解

人脸识别(LDA+KNN方法)：dataTrain=creatData(TrainDatabasePath);dataTest=creatData(TestDatabasePath);trainLabel

NoviScl·2022-11-19 03:26

使用PCA和LDA进行特征选择与提取

本文自建随机数据集进行演示PCA和LDA进行特征选择与提取创建数据集首先使用的是make_blobs函数，在pycharm中查看源码描述为GenerateisotropicGaussianblobsforclustering

Love _YourSelf·2022-11-18 04:04

分别进行PCA降维和LDA降维后分类iris数据集

降维对iris数据集分别进行PCA降维和LDA降维后，再使用logisticRegression、SGDClassifier、Perceptron进行分类#PCA降维pca=PCA(n_components

Love _YourSelf·2022-11-18 04:04

基于sklearn实现LDA主题模型（附实战案例）

目录LDA主题模型1.LDA主题模型原理2.LDA主题模型推演过程3.sklearn实现LDA主题模型（实战）3.1数据集介绍3.2导入数据3.3分词处理3.4文本向量化3.5构建LDA模型3.6LDA

艾派森·2022-11-17 09:03

机器学习西瓜书第三章阅读笔记公式推导+内容概要

第三章线性模型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（LinearDiscriminantAnalysis，LDA）/Fisher判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题3.1

不知名小七·2022-11-16 07:21

机器学习——特征工程（3分钟的超详细介绍）

3.1特征选择3.2线性降维3.2.1主成分分析法（PCA）3.2.2线性判别分析法（LDA）1什么是特征工程？

Joker_咖啡逗·2022-11-15 11:48

机器学习——经典降维算法与框架综述

目录综述一、介绍二、降维算法回顾1.KNN1.1KNN核心思想1.2KNN算法流程1.3KNN算法优缺点2.线性降维（1）PCA2.1.1PCA简介2.1.2PCA优化问题与算法流程（2）LDA2.2.1LDA

@李忆如·2022-11-15 08:56

最优化方法——K-means实现手写数字图像聚类

聚类算法的原理与算法过程（1）K-means算法原理（2）K-means算法流程（3）K-means算法分析四、手写数字图像聚类（1）导入并处理MNIST数据集（2）K-means聚类（3）结果可视化3.1PCA3.2LDA

@李忆如·2022-11-15 08:25

[学习日志]白板推导-条件随机场 CRF Conditional Random Field

文章目录背景介绍软分类&硬分类硬分类举例SVM支持向量机PLA感知机LDA线性判别分析软分类举例概率判别模型概率生成模型CRF概率密度的参数形式概率密度的向量形式求边缘概率P(Yt|X)参数估计（学习参数

烫烫烫烫的若愚·2022-11-13 11:13

第三章线性模型总结

线性回归一元线性回归（只有一个特征x）：多元线性回归：3.对数几率回归--也称作逻辑回归，用来解决分类问题对数几率函数（对率函数）：对数几率：损失函数：信息熵--衡量事情的不确定性：相对熵：交叉熵：4.线性判别分析（LDA

CsdN317a·2022-11-13 00:32

周志华《机器学习》笔记（三）——第3章线性模型

第3章线性模型1、线性回归2、逻辑回归（对数几率回归）3、线性判别分析（LDA）4、多分类学习5、类别不平衡线性模型是神经网络和深度学习的基础，原理比较简单，主要看书就行，重点是线性回归和对数几率回归这两节

不会写代码的牛马·2022-11-13 00:00

【机器学习】基于PCA/LDA的数据降维和可视化（二维+三维）

基于PCA/LDA的数据降维和可视化IntroductionProjectIntroFileIntroToolsIntroCode&DatasetLinkProcessPreparationsofImportsInitializationofdataPCAtwo-dimensionalthree-dimensionalLDAtwo-dimensionalthree-dimensionalVisua

夹小汁·2022-11-11 23:49

机器学习--高维数据降维方法并使用Iris数据集进行降维演示

三、线性判别分析（LDA）1.说明2.【例3】基于线性判别式分析对Iris数据集降维四、局部线性嵌入（LLE）1.说明2.

马里奥w·2022-11-11 23:49

读书笔记-《机器学习》第三章：线性模型

使所有样本到直线的欧氏距离之和最小许多功能更为强大的非线性模型可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得广义线性模型：g(.)为单调可微函数，y=g-1(wTx+b)称为广义线性模型，其中g(.)称为联系函数LogisticsRegression就是一个被Sigmoid函数归一化后的广义线性模型线性判别分析（LDA

-永不妥协-·2022-11-10 23:14

关于使用OpenCV的LBPHFaceRecognizer实现人脸的采集、训练与更新、应用的C++实现DEMO

+实现DEMO作者：SimonSong说明在实际人脸识别中，有很多可用方法，如OpenCV自带的EigenFaceRecognizer(基于PCA降维),FisherFaceRecognizer(基于LDA

宋连猛·2022-11-09 12:23

【阿旭机器学习实战】【23】特征降维实战---人脸识别降维建模，并选出最有模型进行未知图片预测

对于PCA降维的介绍，请参考之前的博文【阿旭机器学习实战】【22】特征降维实战---主成分分析(PCA)与线性判别分析算法（LDA）目录PCA特征降维实战-

阿_旭·2022-11-08 11:30

【阿旭机器学习实战】【22】特征降维实战---主成分分析(PCA)与线性判别分析算法（LDA）

本文介绍了特征降维的两种方式主成分分析(PCA)与线性判别分析算法（LDA）。

阿_旭·2022-11-08 11:23

朴素贝叶斯/SVM/LDA主题模型

一.朴素贝叶斯在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数Y=f(X),要么是条件分布P(Y|X)。但是朴素贝叶斯却是生成方法，也就是直接找出特征输出Y和特征X的联合分布P(X,Y),然后用P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)得出

colorful_-_·2022-11-07 12:17

自然语言处理学习笔记（一）

规则时代乔姆斯基文法规则定义的上下文无关法规则NLP统计时代马尔可夫性质的模型（语言模型、隐马尔可夫模型）神经语言模型将神经网络和语言模型相结合，为历史上第一次使用神经网络得到词嵌入矩阵条件随机场CRF，为序列标注问题的利器LDA

Tiya_s·2022-11-04 17:03

由浅入深尝试图书分类任务实战（特征工程+GBDT、机器学习模型、深度学习模型）

文章目录引言任务说明数据集0.文本预处理1.训练Embedding1.1Tfidf1.2word2vec1.3FastText1.4LDA1.5存储模型1.6加载模型2.特征工程+GBDT2.1特征工程

fond_dependent·2022-11-02 15:03

PCA、LDA后SVM分类案例

高光谱数据SVM分类PCA降维sklearn.decomposition.PCA介绍PCA对象方法导入库（后面使用到了的先全部导入了）PCA使用简单案例PCA.fit()结果：前n个波段包含的主成分信息SVM分类代码PCA降维都知道PCA是用来对数据进行降维的，就不多说明了，高光谱数据维度高，降维后可减少运算，要想下一步分类，往往都先做降维处理sklearn.decomposition.PCA介绍

爱吃菠萝的天天·2022-10-30 13:20

【机器学习LDA降维、PCA降维、基于信息增益率的决策树分类、模型预测性能（SE、SP、ACC 和 AUC）预测】

1.采用PCA对男女生样本数据中的（身高、体重、鞋码、50m成绩、肺活量）共5个特征进行特征降维，并实现LDA算法对处理后的特征进行分类，计算模型预测性能（包含SE、SP、ACC和AUC），试分析LDA

是阿晨啊leo·2022-10-30 13:20

线性判别准则LDA与线性分类SVM简单编程

目录一、LDALDA的思想原理二、SVMSVM思想原理三、LDA算法代码实现四、SVM算法代码实现五、鸢尾花数据集六、总结七、参考资料一、LDALDA的思想LDA是一种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别输出的

死妖阿·2022-10-30 13:46

线性判别准则（LDA）与线性分类编程（SVM）实践

我是目录一、内容提示二、线性判别准则（LDA）2.1LDA简介2.2LDA实现代码三、SVM3.1SVM简介3.2SVM原理四、SVM数据集进行可视化分类4.1月亮数据集4.1.1线性SVM4.1.2多项式核

YouthBlood9·2022-10-30 13:16

线性降维：PCA、LDA、MDS

1.KNN为什么要在介绍降维之前学习KNN呢？因为以KNN为代表的一类算法，由于其为非参数化模型，无法通过一组固定的参数和固定的模型进行表征。此外，KNN还是惰性学习算法的典型例子。惰性是指它仅仅对训练数据集有记忆功能，而不会从训练集中通过学习得到一个判别函数。惰性学习算法一般思想简单，且没有训练过程。与之相对应的则是急切学习，需要以数据集为基础进行训练建模、总结规律，然后利用测试集对建立的模型进

WEILING123·2022-10-30 13:15

【numpy手写系列】用PCA、LDA、SVM与CNN手写人脸识别代码

然后，要求学生训练并应用三种分类模型——线性判别分析（LDA）、支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN）–对人脸图像进行分类。通过该项目，学生有望获得基本的以及当前流行的模式识别技术的重要知识。

大气层煮月亮·2022-10-30 13:45

局部线性嵌入LLE算法--学习笔记

流形学习是一大类基于流形的框架,形象说明流形降维：ISOMAP（更多细节可参考：isomap降维算法--学习笔记_Wsyoneself的博客-CSDN博客）:LLE:和传统的PCA，LDA等关注样本方差的降维方法相比

Wsyoneself·2022-10-30 02:09

哈工大硕士生实现11种数据降维算法，代码已开源！

这里有个GitHub项目整理了使用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，并附有相关资料、展示效果；非常适合机器学习初学者和刚刚入坑数据挖掘的小伙伴

Github中文社区·2022-10-30 02:07

机器学习-降维方法：PCA、KPCA、LDA、LLE、LE、t-SNE、AutoEncoder、MDS、ISOMAP、FastICA、SVD、LPP、ICA

化繁为简{聚类(Clustering){k-Means算法k-Means++算法密度聚类算法{DBSCAN算法密度最大值聚类算法谱聚类算法GMM(高斯混合模型)聚类算法TopicModel(主题模型)算法{LDA

u013250861·2022-10-30 02:36

推荐频道

LDA