lda主题模型第15页

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

无监督学习{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

u013250861·2022-10-30 02:36

lda 可以处理中文_第七篇｜Spark平台下基于LDA的k-means算法实现

本文主要在Spark平台下实现一个机器学习应用，该应用主要涉及LDA主题模型以及K-means聚类。

weixin_39755003·2022-10-29 07:08

NLP自然语言处理知识结构索引汇总

朴素贝叶斯,文本分类代码示例采样SMSSpamCollection数据集下载混淆矩阵(Confusionmatrix)的原理及使用(scikit-learn和tensorflow)gensim安装文本主题模型代

光英的记忆·2022-10-29 07:31

LDA分类器 python

LDA分类器1．1分类器主要研究内容（1）分类器的原理和算法流程；（2）利用现有的任一公开数据集（自己选取）实现分类器分类；（3）并利用某种评价标准对分类结果进行分析评判；（4）原理：利用LDA分类器，

李逍遥敲代码·2022-10-26 19:51

【周志华机器学习】十四、概率图模型

2.1隐马尔可夫三大问题1.第一个问题解法2.第二个问题解法3.第三个问题解法3.马尔可夫随机场（MRF）3.1MRF性质3.2势函数4.条件随机场（CRF）5.学习与推断5.1变量消去5.2信念传播6.LDA

CHH3213·2022-10-25 19:55

基于how-to-optimize-gemm初探矩阵乘法优化

1.前言这次，我们来聊一个轻松一点的话题，那就是给你一个矩阵A和一个矩阵B，使用矩阵乘法获得目标矩阵C，相信大家都不难写出下面的代码：#defineA(i,j)a[(i)*lda+(j)]#defineB

just_sort·2022-10-24 20:02

降维算法总导图

-线性方法：线性判别分析LDA、主成分分析PCA、因子分析FA-非线性方法：保留局部性质：基于重建权重（局部线性嵌入LLE），邻接图，基于切空间；保留全局空间：基于距离保持（基于欧氏距离MDS，基于测地线距离

小粒子学code·2022-10-24 07:21

csdn博客推荐系统实战-4文本聚类-潜在语义索引LSI

主题模型能解决这个问题！主题模型主题模型可以说是一种聚类算法，非监督的，目的是找到文本主题的概率分布，就是对文字中隐含主题的一种建模方法。比如从“人民的名义”和“达康书记”这两个词我们很容

王睿编程20年·2022-10-23 07:32

文本挖掘-实战记录（二）基于NMF和LDA模型的文本关键词提取和文档聚类

目录一、任务描述1.项目背景2.项目内容3.项目意义二、数据来源三、模型实现1.TFIDF实现关键词提取2.TextRank实现关键词提取3.NMF实现关键词提取4.NMF文档聚类实现5.LDA实现关键词提取

平平无奇秃头小天才·2022-10-23 07:29

文本主题模型之潜在语义索引(LSI)

在文本挖掘中，主题模型是比较特殊的一块，它的思想不同于我们常用的机器学习算法，因此这里我们需要专门来总结文本主题模型的算法。本文关注于潜在语义索引算法(LSI)的原理。

suv1234·2022-10-23 07:53

基于LDA模型的文本聚类研究

2011年1月10日实验室2009级成员董靖灵做了关于基于LDA模型的文本聚类研究的报告，该报告从四个方面介绍了该方向上的工作：1、语义知识在文本聚类中的应用；2、基于LDA模型的文本聚类；3、实验数据分析

左边右·2022-10-23 07:14

毕业论文案例-LDA主题模型实现文本聚类

本文结构框架引言LDA主题模型的预备知识（1）多项式分布MultinomialDistribution（2）狄利克雷分布DirichletDistribution（3）共轭分布ConjugateDistribution

不想秃头的夜猫子·2022-10-23 07:14

LDA隐狄利克雷分配

LDA隐狄利克雷分配因为组会汇报系统学习了一下LDA，顺便将自己的讲稿记录在博客上。1.主题模型主题模型是一种能够在大量文档中挖掘抽象主题的统计模型。

NightGIory·2022-10-23 07:11

GAN网络：JS散度与Wasserstein距离

2.6Wasserstein距离1生成模型与判别模型的区别生成模型：对数据的联合分布建模，从统计角度表示数据分布与数据生成方式，收敛速度快常见生成模型有：隐马尔可夫模型HMM、朴素贝叶斯模型、高斯混合模型GMM、LDA

wamg潇潇·2022-10-22 07:43

计算文本相似度的常用算法

文章目录1.余弦相似度2.TF-IDF模型2.1词频TF的计算方法2.2反文档频率IDF的计算方法2.3TF-IDF的计算方法3.基于语义相似度的计算——DSSM4.LSI/LSA模型5.LDA模型6.

氧小氢·2022-10-21 07:02

R语言LDA、CTM主题模型、rjags 吉布斯gibbs采样文本分析论文摘要、通讯社数据

摘要主题模型允许对文档中的术语频率发生进行概率建模。拟合模型可用于估计文档之间以及一组指定关键字之间的相似性，这些关键字使用称为主题的额外潜在变量。

·2022-10-19 15:47

pytorch 复现 FCN模型代码

nlp算法经历、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉个人主页：数学是算法的灵魂觉得uu写的不错的话麻烦动动小手点赞收藏⭐评论今天给大家带来的刷题系列是：pytorch复现FCN模型详细代码教程直奔主题模型图

数学是算法的灵魂·2022-10-16 07:45

机器学习西瓜书第三章学习笔记-线性模型（线性回归、对数几率回归、LDA）

线性回归:解决回归问题，输出为连续的值数据集D={(x1,y1),(x2,y2),…(xm,ym)},其中xi有d个属性描述，多元线性回归试图学习一个线性模型以尽可能准确的预测实值输出标记。f(xi)=wTxi+b\f(x_i)=w^Tx_i+bf(xi)=wTxi+b使得f(xi)≃yi\f(x_i)\simeqy_if(xi)≃yi可以利用最小二乘来对w和b进行估计，把w和b表示为向量形式w⌢

她的我·2022-10-13 19:30

毕业设计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前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升

DanCheng-studio·2022-10-12 07:09

DataWhale吃瓜教程-Task2学习笔记(CH3-线性模型)

吃瓜教程学习笔记-CH3线性模型3.1基本形式3.2线性回归1,一元线性回归2,多元线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析LDA3.5多分类学习3.6类别不平衡3.7参考3.1基本形式线性模型（linearmodel

Alexa2077·2022-10-12 07:37

西瓜书研读——第五章神经网络：BP神经网络

西瓜书研读系列：西瓜书研读——第三章线性模型：一元线性回归西瓜书研读——第三章线性模型：多元线性回归西瓜书研读——第三章线性模型：线性几率回归（逻辑回归）西瓜书研读——第三章线性模型：线性判别分析LDA

小白不白白_·2022-10-06 22:45

python数据分析及可视化（房产数据）

目录前言（数据来源）一、数据处理1.数据导入2.数据预处理二、特征提取1.数据标准化2.LDA主题分类及模型优化三、数据分析及可视化1.kmeans聚类及模型调优2.可视化（利用pycharts）1.北京市房价最高

99.99％·2022-10-06 07:39

机器学习笔记（四）

（四）线性判别分析多分类学习类别不平衡问题小总结决策树决策树的基本概念决策树的构造ID3算法C4.5算法CART算法线性判别分析线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，简称LDA

hhh江月·2022-10-06 07:45

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