lda主题模型第13页

ISLR 4.6 Lab: Logistic Regression, LDA, QDA, and KNN

4.6.1TheStockMarketData>library(ISLR)>names(Smarket)[1]"Year""Lag1""Lag2""Lag3""Lag4"[6]"Lag5""Volume""Today""Direction">dim(Smarket)[1]12509Thecor()functionproducesamatrixthatcontainsallofthepairwise

weixin_30780221·2022-11-28 21:29

ISLR系列：(2)分类 Logistic Regression & LDA & QDA & KNN

Classification此博文是AnIntroductiontoStatisticalLearningwithApplicationsinR的系列读书笔记，作为本人的一份学习总结，也希望和朋友们进行交流学习。该书是TheElementsofStatisticalLearning的R语言简明版，包含了对算法的简明介绍以及其R实现，最让我感兴趣的是算法的R语言实现。【转载时请注明来源】：http:

weixin_30609331·2022-11-28 21:59

【手把手教你】使用Logistic回归、LDA和QDA模型预测指数涨跌

1引言机器学习（MachineLearning）是人工智能（AI）的重要组成部分，目前已广泛应用于数据挖掘、自然语言处理、信用卡欺诈检测、证券市场分析等领域。量化投资作为机器学习在投资领域内最典型的应用之一，已经越来越广泛的出现在我们的视野中。机器学习可简单理解为利用统计模型或算法拟合样本数据并进行预测，其模型算法根据学习任务可以分为分类、回归和聚类。分类方法是对离散型随机变量建模或预测的监督学习

Python金融量化·2022-11-28 21:28

R语言logistic, lda及knn三种模型的预测比较

三种分类模型的预测比较题目前期准备读取数据数据合并，划分训练集和测试集循环数据处理及思路LogisticsModelLDAModelKNNModel题目RecallthatTinderalsousesapreferencelearningalgorithmthatpredictstheoutcomeofmatchingauserwithapotentialmatch.Let’sassumethat

酷二的R语言记录册·2022-11-28 21:57

【NLP】英文数据预处理___Gensim(doc2bow LDA)

目录理论主流NLP包的区别代码准备工作之引入包、数据预处理之大小写转换预处理之去特殊符号预处理之去停用词预处理之词性标注+词形还原建模之文本向量化（doc2bow）建模之LDA结果all_code思考参考

YWP_2016·2022-11-28 18:07

STC/MLLT--学习笔记

为了解决使用这个问题，有两种方法：feature-space使用DCT或者LDA去相关model-space不同的模型可以使用不同的转换，更灵活semi-tiedcovariancematrices（STC

Wsyoneself·2022-11-28 15:42

降维方法-LDA线性判别分析

降维-LDA线性判别分析【机器学习】LDA线性判别分析1.LDA的基本思想2.LDA求解方法3.将LDA推广到多分类4.LDA算法流程5.LDA和PCA对比【附录1】瑞利商与广义瑞利商线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis

王爷的大房子·2022-11-28 08:33

机器学习：线性模型-线性判别分析LDA（附代码实现）

LDA思想：给定训练集，将训练集投影到一条直线上，相同类别的投影点尽可能近，不同类别的投影点尽可能远。在对新样本进行分类时，将新样本投影到学习到的该直线上，跟据投影点的位置确定新样的类别。

supercolar·2022-11-28 08:33

Python线性判别分析（LDA）——数据降维

Python线性判别分析（LDA）——数据降维手动实现LDA读取数据转换标签计算求均值计算类内散布矩阵计算类间散布矩阵求特征值降维使用Sklearn完成LDA附：Pandas文档链接sklearn文档链接手动实现

bats421·2022-11-28 08:33

机器学习—降维算法1LDA线性判别分析(理论)

1.降维原理的概述由于特征数据过于庞大，需要对数据进行降维处理，即通过某种映射方法将原始高维空间中的数据点映射到低维度的空间中（减少特征的个数），比较经典的是LDA线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis

qq_44705097·2022-11-28 08:32

经典线性降维算法—线性判别分析

与PCA降维不同，LDA是有监督的降维，它的基本思想就是利用类标信息找到子空间S，将数据映射到S中后，不同类别的数据尽量远离，相同类别的数据尽量接近。

身影王座·2022-11-28 08:31

【MATLAB】机器学习：线性判别分析LDA

实验内容1.将LDA在训练样本上的低维表示结果可视化。2.使用距离最短对测试样本进行分类。

Orange_Jet·2022-11-28 08:30

使用线性判别分析(LDA)进行特征降维

使用线性判别分析降维降维的目的降维需求与维度控制线性判别分析(LDA)LDA的原理使用LDA处理二分类问题使用LDA处理多分类问题LDA的实现降维效果的评价降维的目的特征选择的目的是筛选出最为重要，最为关键的特征

唐犁·2022-11-28 08:30

机器学习—降维算法1LDA线性判别分析(实战)

代码1，一步一步去操作LDA代码2，直接从sklearn调用LDA方法，指定降维原始数据展示结果特征数据降维后展示结果importpandasaspdimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder

qq_44705097·2022-11-28 08:00

CNN深度学习基础

dream161110·2022-11-28 05:15

准备NLP面试问题

Add&Norm模块的作用:LNBNattention和self-attention的区别Seq2seqAttentiontransformerelmobertgptgpt-2CGANPCA降维LDA协同过滤

kukufufu·2022-11-27 20:08

电商产品评论数据情感分析

电商产品评论数据情感分析项目流程数据预处理评论分词分词删除停用词名词词云分析情感分析读入正负情感词处理否定修饰词情感分析LDA主题分析LDA模型介绍寻找最优主题数主题建模项目流程数据采集：网络爬虫和数据采集器数据预处理

dxw-1997·2022-11-27 17:30

机器学习笔记之线性分类

线性分类文章目录线性分类一、感知机算法二、线性判别分析LDA三、Logistic回归四、高斯判别模型GDA(概率生成模型)五、朴素贝叶斯对于线性分类任务，可以再线性回归模型的函数湖面加入一层非线性的激活函数

MoonHonor·2022-11-27 14:50

轻松入门自然语言处理系列专题7 基于FastText的文本分类

文章目录一、论文解读二、FastText源码解读三、使用FastText实现文本分类1.词袋（词频、tf-idf）2.Word2Vec3.LDA模型4.FastText一、论文解读论文《BagofTricksforEfficientTextClassification

cutercorley·2022-11-27 07:22

MATLAB实现LDA（线性判别分析），以两个类别数目为例

%LDA线性判别分析，以两个类别数目为例function[w,c]=myLDA(X,Y)%X-数据矩阵，Y-类标签idx0=find(Y==0);idx1=find(Y==1);[n0nn0]=size

我是小蔡呀～～～·2022-11-27 02:06

Python实现LDA和KNN人脸识别模型(LinearDiscriminantAnalysis和KNeighborsClassifier算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检

胖哥真不错·2022-11-26 15:35

机器学习——线性判别分析原理及python代码实现

线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，LDA）是一种经典的线性分类方法，其基本思想是将数据投影到低维空间，使得同类数据尽可能接近，异类数据尽可能疏远，所以线性判别分析也是一种监督降维算法

Li Changwu·2022-11-26 13:30

百面机器学习--机器学习面试问题系列(四)降维

持续更新中…目录1.PCA最大方差理论2.PCA最小平方误差理论3.线性判别分析LDA在机器学习中，数据通常表示成向量形式输入到模型中进行训练。

小鲨鱼的小鱼干儿·2022-11-26 07:22

常见机器学习文章大全 - 2021面试准备

常见机器学习文章大全前言一、线性回归二、逻辑回归三、SVM四、决策树五、随机森林六、提升树七、GBDT八、XGBoost九、KNN十、K-means十一、贝叶斯十二、LDA和PCA十三、其他前言收藏一下各个模型写得比较好的文章

是不是云·2022-11-26 07:36

《特征工程入门与实践》读书笔记三

本部分将介绍3部分的内容：（1）PCA；（2）LDA；（3）机器学习流水线。下面将对其进行介绍。（1）PCA原理：最大化数据的方差。类型：无监督学习，属于聚类。实现的步骤：1）计算数据集的协方差

PasPerCon·2022-11-25 23:09

基于主成分分析(PCA)的人脸识别具体实现

PCA是一种unsupervised的映射方法，这里主要区分于LDA，它是一种supervised映射方法

偷了月亮的猫猫·2022-11-25 13:37

西瓜书-第3章-线性模型

只需找一个单调可微函数即可真实标记与线性回归模型的预测值联系起来，就可得出多种狭义线性模型1、基本形式f(x)=wTx+b2、对数线性回归lny=wTx+b3、对数几率回归ln(y/1-y)=wTx+b4、线性判别分析（LDA

路飞的纯白世界·2022-11-25 13:59

西瓜书第三章线性模型学习笔记

3.线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis，简称LDA)基本思想：给定训练样例

子青0911·2022-11-24 22:05

【LDA】基础知识笔记——主要是AE、VAE

冰淇淋和慕斯蛋糕·2022-11-24 20:49

哈工大自然语言处理

前面的选择填空题还是考的比较细的，有一道还考了主题模型的算法名字，判断题考了一些补充PPT的知识（这个完全没看，只能靠蒙）

kekoxl·2022-11-24 10:27

机器学习（周志华）学习笔记（二）

机器学习（周志华）学习笔记（一）目录学习内容：三、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(LDA)3.5多分类问题3.6类别不平衡学习时间：学习内容：三、线性模型3.1

ELDORADO_KDW·2022-11-24 00:02

西瓜书第3章学习笔记

目录3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归（逻辑回归）3.4线性判别分析（LinearDiscriminateAnalysis，LDA）3.5多分类学习3.6分类不平衡问题机器学习三要素：模型—

Zenobia_FL·2022-11-23 08:26

Bishop 模式识别与机器学习读书笔记 || 线性分类模型之判别函数的几何建模

线性分类模型之判别函数的几何建模文章目录线性分类模型之判别函数的几何建模1.判别函数1.1两类问题1.2多类问题1.3Fisher线性判别LDA算法1.3代码实现1.4结果输出**注释：**2.感知机方法

Mr_LeeCZ·2022-11-23 08:23

线性分类（二）-- 线性判别分析 LDA

在机器学习领域，LDA是两个常用模型的简称：线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis）和隐含狄利克雷分布（LatentDirichletAllocation）。

长路漫漫2021·2022-11-23 08:40

线性判别分析(LDA)详解

目录一、LDA简介二、数学原理（以二分类为例子）1、设定2、每一类的均值和方差3、目标函数4、目标函数的求解5、最终的实践所求三、多分类LDA四、LDA用途与优缺点1、用途2、优点3、缺点五、LDA的python

tt丫·2022-11-23 08:09

线性判别分析（LDA）推导及python实现

代码实现：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3DclassLDA():def__init__(self):self.w=Nonedefcalculate_covariance_matrix(self,X,Y=None):#计算协方差矩阵m=X.shape[0]X=X-np.mea

程序媛JD·2022-11-23 08:34

LDA线性判别分析案例实战

LDA是线性判别分析的简称，该方法是一种线性学习方法，常用于分类。

husky66·2022-11-23 08:30

R语言LDA线性判别分析

LDA线性判别分析R语言中LDA的实现过程lda()函数理解lda()用法lda()参数介绍lda示例可视化结果应用前景最流行或最成熟的机器学习技术之一是线性判别分析(LDA)。

酷二的R语言记录册·2022-11-23 08:56

主题模型--LSA

利用SVD分解行代表单词在每篇文档中出现的次数，列代表一篇文档中出现词语的分布。矩阵A选取其中特征值较大的r个并排序，这样USVT就可以近似表示矩阵A。对于矩阵U，每一列代表一个潜语义，这个潜语义的意义由m个单词按不同权重组合而成。因为U中每一列相互独立，所以r个潜语义构成了一个语义空间。S中每一个奇异值指示了该潜语义的重要度。VT中每一列仍然是一篇文档，但此时文档被映射了语义空间。其大小远小于A

zhurui_xiaozhuzaizai·2022-11-23 07:13

主题模型--LSA,PLSA，LDA

预备知识：SVD分解主题模型历史Papadimitriou、Raghavan、Tamaki和Vempala在1998年发表的一篇论文中提出了潜在语义索引。

zhurui_xiaozhuzaizai·2022-11-23 07:43

【机器学习】自然语言处理中的关键技术

目录参考分词规则分词统计分析深度学习分词混合分词词性标注的定义命名实体识别深度学习NER关键词提取TF-IDF算法TextRank算法LSA/LSI/LDA算法LSA\LSI算法LDA算法参考华为云学院分词中文分词

sword_csdn·2022-11-23 07:42

机器学习之LSI：文本主题模型之潜在语义分析（LSI）

机器学习之LSI：文本主题模型之潜在语义分析（LSI）一、潜在语义分析（LSI）概述二、LSI简单示例概述三、LSI主题模型总结四、代码实现一、潜在语义分析（LSI）概述潜在语义索引(LatentSemanticIndexing

西西先生666·2022-11-23 07:41

【NLP】毕设学习笔记（一）：词袋模型、主题模型、词嵌入

NLP分类方法历史词袋模型（1954）One-hotTF-IDFN-gram主题模型（1998）LSApLSALDA词嵌入（wordembedding）word2vec（2013）Skip-gramCbowGlove

shjvdfygeknpdchaoyi·2022-11-23 07:41

【学习实践】尝试使用LDA方法与传统LSA方法对比实现文本主题进行挖掘

尝试使用LDA方法与传统LSA方法对比实现文本主题进行挖掘实验简介本实验或者说案例，是使用Pycharm编写代码，对同一组新闻数据集进行新闻主题挖掘，来训练两个不同的NLP模型，并提供训练集对训练结果进行测试

JinyuZ1996·2022-11-23 07:11

主题模型对比：LSA、pLSA、LDA

LSA潜语义模型，通过矩阵分解SVD的方式将词和文档映射到潜在语义空间应用：计算相似度，可以进行1）词汇／文档分类2）检索缺点：1）尽管LSA的U和V矩阵每一列可以看作一个话题，但是无法解释。2）svg计算量大pLSApLSA通过一个生成模型给LSA赋予概率上的解释。每篇文档看成是话题上的概率分布，每一个话题代表不同单词的概率分布。每写一个词，先以一定的概率选取主题，再以一定的概率选取词，每篇文档

SHOUGOUGOU·2022-11-23 07:36

文本表示模型(1)：主题模型LSA、pLSA、LDA

目录文本表示模型主题模型LSApLSALDA文本表示模型文本表示模型可分为以下几种：基于one-hot,tf-idf,textrank等的bag-of-words；基于计数的，主题模型，如LSA,pLSA

SunnyGJing·2022-11-23 07:35

【NLP自然语言处理】LSI/LSA原理介绍

文本挖掘中，主题模型。聚类算法关注于从样本特征的相似度方面将数据聚类。比如通过数据样本之间的欧式距离，曼哈顿距离的大小聚类等。而主题模型，顾名思义，就是对文字中隐含主题的一种建模方法。

CODE_WangZIli·2022-11-23 07:03

统计机器学习方法 for NLP：基于LSA的主题模型

这篇将介绍潜在语义分析LSA（绝对给你一次讲明白）并基于LSA完成一个主题模型提取的任务。

nghuyong·2022-11-23 07:32

RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUE when calling `cublasSgemm( handle, opa, opb, m

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

taxuewuhenxiaoer·2022-11-23 05:24

数据挖掘案例实战：利用LDA主题模型提取京东评论数据（一）

泰迪智能科技（数据挖掘平台：TipDM数据挖掘平台）最新推出的数据挖掘实战专栏专栏将数据挖掘理论与项目案例实践相结合，可以让大家获得真实的数据挖掘学习与实践环境，更快、更好的学习数据挖掘知识与积累职业经验专栏中每四篇文章为一个完整的数据挖掘案例。案例介绍顺序为：先由数据案例背景提出挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建，在介绍建模过程中同时穿插操作训练，把相关的知识点嵌入相应的操作过程中

泰迪智能科技·2022-11-22 23:03

推荐频道

lda主题模型