lda主题模型第12页

机器学习笔记九——线性模型原理以及python实现案例

又名普通最小二乘法)3.1.1单变量线性回归3.1.2多变量线性回归3.2岭回归(ridgeregression)3.3LASSO回归4、用于分类的线性模型4.1对数几率回归（逻辑回归）4.2线性判别分析(LDA

珞沫·2022-12-10 04:59

常见的nlp 自然语言处理模型

梦想闹钟·2022-12-09 23:14

R语言NLP案例：LDA主题文本挖掘优惠券推荐网站数据

拓端研究室TRL·2022-12-09 09:00

4 线性分类

线性分类{硬分类(y∈{0,1}){感知机线性判别分析（FisherDiscriminantAnalysis(LDA:LinearDiscriminantAnalysis)）软分类(y∈(0,1)){概率判别模型

米饭�·2022-12-09 09:18

LDA判别分析和PCA主成分分析之数据降维

原理：线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，简称LDA）是一种经典的监督学习的数据降维方法，也叫做Fisher线性判别（FisherLinearDiscriminant，FLD

韩立 •·2022-12-09 02:37

主成分分析 PCA 线性判别分类LDA

降维就是一种对高维度特征数据预处理方法。降维是将高维度的数据保留下最重要的一些特征，去除噪声和不重要的特征，从而实现提升数据处理速度的目的PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。PCA的工作就是从原

k+·2022-12-09 02:36

主成分分析（PCA）与线性判别分析（LDA）的区别与联系

LDA用于降维，和PCA有很多相同，也有很多不同的地方，因此值得好好的比较一下两者的降维异同点。相同点：1）两者均可以对数据进行降维。2）两者在降维时均使用了矩阵特征分解的思想。

iceberg7012·2022-12-09 02:34

降维：主成分分析PCA以及Fisher线性判别(LDA)要点

从应用的角度看，对于无监督的任务使用PCA，对于有监督的任务使用LDA。

Better-1·2022-12-09 02:03

数据降维方法（主成分分析PCA、线性判别分析LDA）

维度缩减2.3、线性降维法2.3.1、主成分分析(PCA)2.3.1.1、数学分析2.3.1.2、算法步骤2.3.1.3、可区分性2.3.1.4、可重构性2.3.1.5、维数选择2.3.2、线性判别分析(LDA

北山杉林·2022-12-09 02:32

【python-sklearn】中文文本处理LDA主题模型分析

数据集和资料：链接：LDA主题模型提取码：rlns数据概览代码：importosimportpandasaspdimportreimportjiebaimportjieba.possegaspsg###

CHRN晨·2022-12-09 01:00

机器学习笔记：线性模型

文章目录机器学习笔记：线性模型3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,简称LDA)3.5多分类学习(多分类任务拆分策略

跳跳糖炒酸奶·2022-12-08 13:22

Qt-OpenCV学习笔记--人脸识别

人脸检测，是基于Haar特征的cascade分类器，人脸识别，是基于LDA理论的Fisherface算法。话不多说，上视频！（CSDN上传的视频，太清晰！）人脸识别测试程序测试代码Fa

ssismm·2022-12-08 09:50

kaldi HMM-GMM全部训练脚本分解

目录train_mono.shtrain_deltas.shtrain_lda_mllt.shtrain_sat.shtrain_mono.sh单音素训练脚本：//初始化，[topofeats]->[0

weixin_30446613·2022-12-08 08:03

特征降维方法

关于降维的学习主要分为五类：PCA、LDA、LLE、tSNE、ISOMAP（一）降维的基本知识点总结1、降维方法分为线性和非线性降维，非线性降维又分为基于核函数和基于特征值的方法。

云仄·2022-12-07 02:25

机器学习——特征降维

将高维数据降为低维数据，过程中可能舍弃原有数据，生成新的数据2、效果：降低数据维数，降低数据复杂度，损失少量信息3、应用：回归问题或者分类问题4、分类：线性降维、非线性降维1）线性降维：主成分分析（PCA）、ICA、LDA

我要做知识的海绵·2022-12-07 02:24

NLP自然语言处理工具

它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接口大家通过官网可以很容易找到自己需要的代码，尤其是安装问题

ERP面壁者·2022-12-06 09:57

python使用t-sne算法降维，方便可视化

常用的降维算法有LDA，PCA；但通常为了方便可视化，我们使用t-sne降维算法。

呆萌的代Ma·2022-12-05 08:23

LDA分类器讨论

题目1LDA分类器讨论1．1分类器的原理和算法流程（1）原理：LDA分类器将数据在低维度上进行投影，投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大。

李逍遥敲代码·2022-12-05 02:18

matlab的lda函数,关于LDA的几何表示——MATLAB实现

承接这个PCA的练习，还有一个关于LDA的几何表示。

陈陈读书·2022-12-05 02:48

matlab编写LDA,lda算法matlab实现

MATLAB的GUI程序......1MATLAB模型预测控制工具箱函数8.2系统模型建立与转换函数前面读者论坛了利用系统输入/输出数据进行系统模型辨识的有关函数及使用方法,为时行模型预测控制器......基于LDA

高步步·2022-12-05 02:48

线性判别分析+matlab,线性判别分析

线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis)简称LDA，是一种监督学习方法。

角角边边·2022-12-05 02:48

3-1 二类LDA算法及MATLAB实现

3-1二类LDA算法及MATLAB实现1.二类LDA原理\quad\quadLDA(LinearDiscriminantAnalysis)是是一种监督学习的降维技术。

机器学习成长之路·2022-12-05 02:47

LDA(线性判别分析(普通法))详解 —— matlab

目录前言正题1.LDA的思想2.瑞利商（Rayleighquotient）与广义瑞利商（genralizedRayleighquotient）3.二类LDA原理4.多类LDA原理5.LDA分类6.LDA

洋洋菜鸟·2022-12-05 02:47

关于gensim库中lda主题模型困惑度和一致性python图像绘制

关于gensim库中lda主题模型困惑度和一致性python图像绘制第三方库使用:matplotlib前期准备函数参数解释num_topics：主题数量corpus：处理过的文档语料texts：二维列表

WUNNAN·2022-12-04 20:56

fisher线性判别算法python_Fisher线性判别(LDA)python实现

LDA概述首先，LDA是一个用于分类的有监督算法。

weixin_40001967·2022-12-04 17:42

用python实现fisher线性判别_LDA 两类Fisher线性判别分析及python实现

参考：《模式识别》(第三版)第4.3章－Fisher线性判别分析机器学习中的数学(4)－线性判别分析(LDA)，主成分分析(PCA)：http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy

weixin_39779032·2022-12-04 17:12

机器学习知识总结（百面机器学习）

文章目录特征工程特征归一化类别型特征高维组合特征文本表示模型Word2Vec图像数据不足的处理方法模型评估准确率精准率与召回率平方根误差ROC曲线距离评估A/B测试模型评估方法超参数调优过拟合和欠拟合经典算法支持向量机逻辑回归决策树降维PCA线性判别分析LDA

iwtbs_kevin·2022-12-04 14:55

文本相似度计算python lda_借助LDA主题分析的短文本相似性计算 - 综述帖

目标：针对给定输入文本与文本库，计算得出文本库中与输入文本最相似的文本对于人类，两句话的相似性一般都从语义上进行考虑，大白话说就是”这两句话说的是同一件事儿/同一个意思“。相似的句子可能会有相似的语法。对于当前的计算机来说，已经用标点符号等区分开了句子与句子，但如何理解、表达句子的意思是个难题，也就是需要人工定义语义的概念。另外，人类语言世界中的句子通常都有一定的使用环境，但到了计算机系统中全都统

weixin_39674028·2022-12-04 12:15

NLP- 关键词提取 - 综述

NLP-关键词提取-综述一、关键词提取有以下几种方式二、TF-IDF三、TextRank四、LDA五、word2vec一、关键词提取有以下几种方式二、TF-IDFTF-IDF算法，主要是通过统计方法，评估词对文档的重要性

大虾飞哥哥·2022-12-04 09:25

matplotlib画子图、调整子图间距、设置子图、大图标题画箱线图；子图标题位置

自动调整子图间距调整前：调整后fig=plt.figure(figsize=(12,5))foriinrange(5):ax=fig.add_subplot(5,1,i+1)#3行3列的第一个位置word_pro=lda.get_topic_terms

mohana48833985·2022-12-03 12:04

人工智能面试总结-降维

推导PCA说说线性判别分析LDA？说说线性判别分析LDA核心

啥都生·2022-12-03 09:06

fisher线性判别算法python_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？

BioArt植物·2022-12-03 06:36

线性判别分析 - 随机生成数的降维——Python

任务描述本关任务：使用python实现LDA并对给定数据进行降维。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.线性判别分析算法思想，2.二类线性判别分析算法原理，3.线性判别分析算法流程。

Vicky__3021·2022-12-03 06:00

基于 Python 的 11 种经典数据降维算法

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

小白学视觉·2022-12-03 06:58

用于Python降维的线性判别分析

线性判别分析（简称LDA）是一种用于多类分类的预测建模算法。它还可以用作降维技术，提供训练数据集的投影，以最好地按分配的类将示例分开。使用线性判别分析进行降维的能力通常会让大多数从业者感到惊讶。

量化交易领域专家YangZongxian·2022-12-03 06:24

NLP自然语言处理实例——实现机器自动生成商品的推荐标题和推荐语

庭院深深深几许、·2022-12-03 05:38

em聚类算法 java,聚类算法 - EM

EM算法是最常见的隐变量估计方法，在机器学习中有极为广泛的用途，例如常被用来学习高斯混合模型(Gaussianmixturemodel，简称GMM)的参数；隐式马尔科夫算法(HMM)、LDA主题模型的变分推断等等

李玉北·2022-12-02 13:38

动态TopicModel BERTopic 中文长文本 SentenceTransformer BERT 均值特征向量整体特征分词关键词

动态TopicModelBERTopic中文长文本SentenceTransformerBERT均值特征向量整体特征分词Topic主题模型与BERTopic主题模型TopicModel最常用的算法是LDA

BigYouYou·2022-12-02 13:02

ESL第四章分类的线性方法指示矩阵线性回归/LDA和线性回归区别联系/QDA/RDA/低秩LDA与PCA&线性回归联系/IRLS/Wald和Rao score检验/L1逻辑回归、感知机/SVM

目录4.2指示矩阵(IndicatorMatrix)线性回归4.3线性判别分析4.3.1正则化判别分析RegularizedDiscriminantAnalysis(RDA)4.3.2LDA计算4.3.3

Trade Off·2022-12-02 10:30

周志华机器学习总结

Lecture3线性模型基本形式一般向量形式:优点:线性回归广义线性模型对数几率回归由对数几率函数确定$\boldsymbol{\omega}$和$b$线性判别分析(LDA)思想求解多分类任务多分类问题基本形式一般向量形式

夜夜0810·2022-12-01 20:19

模糊C聚类（Fuzzy C-means Clustering, FCM）

3.2目标函数3.3最优化求解3.4问题解决4.实现4.1代码4.2结果模糊C聚类（FuzzyC-meansClustering,FCM）1.思想簇内距离尽量小（*）簇间距离尽量大2.说明某种程度上类似于LDA

天真的和感伤的想象家·2022-12-01 18:23

判别式模型和生成式模型

决策树、支持向量机SVM、k近邻、神经网络等；生成式模型(GenerativeModel)：对联合分布概率p(x,y)进行建模，常见生成式模型有：隐马尔可夫模型HMM、朴素贝叶斯模型、高斯混合模型GMM、LDA

YJ语·2022-12-01 13:32

高阶谱/CSP特征、LDA等分类器积累

一、特征1.高阶谱实验中，在计算高阶谱HOS特征时,使用MATLAB上的HOSA工具包[1].[1]SwamiA,MendelC,NikiasC.Higher-orderspectralanalysis(hosa)toolbox.Version,2000,2:3.2.脑电EEG静息态频域指标的计算代码https://blog.csdn.net/u011661076/article/details/

hi_linda·2022-11-30 19:05

NLP自然语言处理—主题模型LDA案例：挖掘人民网留言板文本数据|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=2155随着网民规模的不断扩大，互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充，也是民意凸显的地带。领导干部参与网络问政的制度化正在成为一种发展趋势，这种趋势与互联网发展的时代需求是分不开的（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。▼人民网《地方领导留言板》是备受百姓瞩目的民生栏目,也是人民网品牌栏目,被称为“社情民意的集散地、亲民爱民的回音壁”。最近我们被

·2022-11-30 06:50

自然语言处理-gensim

旨在从文档中自动提取语义主题，以及处理原始的非结构化数字文本（纯文本）在Gensim的算法，比如Word2Vec，FastText，潜在语义分析（LSI，LSA，SEE，LSIModel)，隐含狄利克雷分布（LDA

许久是混子·2022-11-30 03:10

向量内积的几何解释

向量内积的几何解释再看西瓜书中的线性判别分析LDA，注意到了w⊺x\bm{w}^\intercal\bm{x}w⊺x，说是“直线上的投影”，于是扒一扒，向量内积怎么就是投影了？

SATAN 先生·2022-11-29 18:44

LDA降维算法

欢迎来到机器学习的世界博客主页：卿云阁欢迎关注点赞收藏⭐️留言本文由卿云阁原创！本阶段属于练气阶段，希望各位仙友顺利完成突破首发时间：2021年3月28日✉️希望可以和大家一起完成进阶之路！作者水平很有限，如果发现错误，请留言轰炸哦！万分感谢！目录一、知识补充二、学生分类三.鸢尾花一、知识补充1.label=df.Kind和data=df.iloc[:,0:-1]label=df.Kinddata

卿云阁·2022-11-29 08:40

文本表征 Text Representation

基于one-hot、tf-idf、textrank等的bag-of-words；主题模型：LSA（SVD）、pLSA、LDA；基于词向量的固定表征：Word2vec、FastText、GloVe基于词向量的动态表征

jzwei023·2022-11-29 06:16

【机器学习】分类算法总结 | LDA | logistic回归 | KNN | CART | 贝叶斯 | SVM

参考教材：《机器学习python实践》一、主要分类算法总结二、LDAimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.discriminant_analysisimportLinearDiscriminantAnalysisfromsklearn.model_selectionimportKFoldfromsklearn.model_s

今天一定要洛必达·2022-11-28 21:31

R语言实例：基于Boston数据集的数据分析报告——用 logistic 回归、LDA（线性判别法）、K 临近法（k=1 和 k=5）构建分类模型。目的是预测一个区域的犯罪率是否高于所有犯罪率的中位数

文章目录问题Boston数据集查看数据集数据描述构建分类模型数据可视化logistic分类模型构建分类模型的因变量构建三个不同自变量的模型交叉验证结果分析LDA回归模型结果分析K临近模型最优子集构建回归模型最优子集划分学习和测试数据集预测犯罪率代码问题请分析

涂零测试·2022-11-28 21:30

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