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lda主题模型
LDA
线性判别分析+KNN分类(含python实现代码)
以下使用数据集为:COIL20.mat(1440X1024)下载链接:https://pan.baidu.com/s/13kXvS4elgHmuuttS8arFqA提取码:rvyoLDA介绍:
LDA
是一种常用的数据降维方式
LazyYangHuan
·
2020-08-16 05:21
机器学习
python-autosklearn-
LDA
fromConfigSpace.configuration_spaceimportConfigurationSpacefromConfigSpace.hyperparametersimportUniformFloatHyperparameter,\UniformIntegerHyperparameter,CategoricalHyperparameterimportsklearn.metricsi
Adm1rat1on
·
2020-08-16 05:51
机器学习
LDA
主题模型
及案例
LDA
即LatentDirichletAllocation（隐含狄利克雷分布）注意：每个文档中含有多个主题，输出主题概率分布，无监督案例：
LDA
主题分类（sklearn）自动将4个文本分为两类（聚类）
LDA
辣大辣条
·
2020-08-16 05:11
机器学习
LDA
主题聚类
LDA
（LatentDirichletAllocation）学习笔记最近在看
LDA
算法，经过了几天挣扎，总算大致了解了这个算法的整体框架和流程。
hlang8160
·
2020-08-16 04:52
NLP
lda
+pca通过sklearn实现
fromsklearnimportdatasetsimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.discriminant_analysisimportLinearDiscriminantAnalysisfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D%matplotlibi
cageyoko
·
2020-08-16 04:18
mathematical
model
数据降维之主成分分析（PCA）与线性判别分析（
LDA
）对比
算法异同相同点：两者都是线性降维算法；两者均利用了矩阵特征值分解的思想；不同点：
LDA
为有监督的方法，要求原始数据包含类别标签PCA为无监督的方法；
LDA
降维有维数限制，必须降至数据类型数减一维及以下，
章鱼千
·
2020-08-16 04:59
机器学习
数据可视化
基于
LDA
的文本主题聚类Python实现
LDA
简介
LDA
（LatentDirichletAllocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。
Reacubeth
·
2020-08-16 04:46
机器学习
徐奕的专栏
机器学习
LDA
线性判别分析(Python实现)
LDA
线性判别分析的思想十分简单，将给定的训练样例集投影到一条直线上，我们希望投影过后，不同类的数据点尽量远离，同类数据点尽量聚合。
猫猫虫(——)
·
2020-08-16 04:06
机器学习
Python语言
数据降维之线性判别分析（
LDA
）——基本原理与基于python sklearn库的
LDA
实现
目录简介算法流程基于pythonsklearn库的
LDA
例程简介线性判别分析（LinearDiscriminateAnalysis,
LDA
）通过正交变换将一组可能存在相关性的变量降维变量，目标是将高维数据投影至低维后
章鱼千
·
2020-08-16 04:59
机器学习
数据处理
LDA
数据压缩原理及python应用（葡萄酒案例分析）
目录线性判别分析（
LDA
）数据降维及案例实战一、
LDA
是什么二、计算散布矩阵三、线性判别式及特征选择四、样本数据降维投影五、完整代码结语线性判别分析（
LDA
）数据降维及案例实战一、
LDA
是什么
LDA
概念及与
Charzous
·
2020-08-16 04:18
机器学习/深度学习
京东商品评论的分类预测与LSA、
LDA
建模
(一）数据准备1.爬取京东自营店kindle阅读器的评价数据，对数据进行预处理，使用机器学习算法对评价文本进行舆情分析，预测某用户对本商品的评价是好评还是差评。通过数据分析与模型分析，推测出不同型号（价格）的kindle具有的特征，并根据每种型号的特征向不同需求的顾客推荐。爬取的数据集中包括“评论”、“字数”、“评论的点赞数”、“评论的评论数”、“评论类型”五列，为了找出价值较高的数据。首先利用主
weixin_30686845
·
2020-08-16 02:29
LDA
（Latent Dirichlet Allocation）学习笔记
示例
LDA
要干的事情简单来说就是为一堆文档进行聚类（所以是非监督学习），一种topic就是一类，要聚成的topic数目是事先指定的。聚类的结果是一个概率，而不是布尔型的100%属于某个类。
惜君Iris
·
2020-08-15 17:52
LDA
: 从头到尾彻底理解
LDA
(Latent Dirichlet Allocation)
这篇
LDA
的总结已经写好了有三个多月，一直没有时间发到CSDN上，今天周末，本来打算在很火爆的国内MOOC上学学java，但是简单看了看，感觉水平都比较一般，所以看不下去了，还是把这个
LDA
总结一下。
watkins
·
2020-08-15 17:19
NLP
ML
LDA
主题分布模型
参数估计
潜在狄利克雷分布
几种关键词算法
几种关键词提取介绍：TextRank、
LDA
、TPR-TextRank关键词提取TextRank是由PageRank延伸而来的，先简单介绍PageRankPageRank：一个简单的例子，求节点A的PR
rouchtime
·
2020-08-15 15:32
关键词提取算法
LDA
(Latent Dirichlet Allocation)的原理和代码实现
LDA
的概要简述
LDA
(LatentDirichletAllocation)
主题模型
是一种文档生成模型，也是一种非监督机器学习技术，基于贝叶斯模型的一种方法。
领头“洋”
·
2020-08-15 15:34
LDA
( Latent Dirichlet Allocation Introduction)
生成模型是指该模型可以随机生成可观测的数据，
LDA
可以随机生成一篇由N个主题组成文章。通过对文本的建模，我们可以对文本进行主题分类，判断相似度等。
aeon521730041
·
2020-08-15 12:51
人工智能
LDA
线性判别分析原理及python应用（葡萄酒案例分析）
目录线性判别分析（
LDA
）数据降维及案例实战一、
LDA
是什么二、计算散布矩阵三、线性判别式及特征选择四、样本数据降维投影五、完整代码结语一、
LDA
是什么
LDA
概念及与PCA区别
LDA
线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis
Charzueus
·
2020-08-14 22:00
基于gibbsLDA的文本分类
之前几篇文章讲到了文档
主题模型
，但是毕竟我的首要任务还是做分类任务，而涉及
主题模型
的原因主要是用于textrepresentation，因为考虑到TopicModel能够明显将文档向量降低维度，当然TopicModel
luchi007
·
2020-08-14 20:24
自然语言处理
基于Python的词频-逆文档频率关键词提取算例
关键词提取技术主要有TF-IDF算法、TextRank算法、基于
LDA
主题模型
的关键词提取算法等。本文给出了TF-IDF算法的具体实现过程。
小游园
·
2020-08-14 19:01
智能钻完井
Python在石油工程中应用
油田大数据
利用主题子轨迹对出租车轨迹进行可视化分析
主题模型
可以有效地从出租车轨迹中提取语义信息，用于分析城市道路的交通情况。而常用的
LDA
模型忽略了轨迹的方向，不能准确地挖掘出租车的运动模式，从而影响交通情况的分析粒度。
VISINF
·
2020-08-14 16:00
Open
Access
浙大CAD&CG国重
贝叶斯网络与
LDA
一、一些概念互信息：两个随机变量x和Y的互信息，定义X,Y的联合分布和独立分布乘积的相对熵。贝叶斯公式：贝叶斯带来的思考：给定某些样本D，在这些样本中计算某结论出现的概率，即给定样本D所以可以推出，再假定p(Ai)相等，可以推出，这个就是最大似然估计做的事情，看下取哪个参数的时候，D出现的概率最大，最大似然估计其实假定了任何参数被取到的概率都是一样的。二、贝叶斯网络随机变量之间并不是独立，而是存在
weixin_30361753
·
2020-08-14 11:47
Gensim做中文
主题模型
（
LDA
)
环境：Ubuntu12.04,gensim,jieba中文语料来自http://www.sogou.com/labs/dl/c.html的精简版（tar.gz格式）24Mjerry@hq:/u01/jerry/Reduced$lsC000008C000010C000013C000014C000016C000020C000022C000023C000024各个文件夹的分类：C000007汽车C000
csdn666666666
·
2020-08-14 10:39
特征选择和特征提取区别 、PCA VS
LDA
1.特征提取V.S特征选择特征提取和特征选择是DimensionalityReduction（降维）的两种方法，针对于thecurseofdimensionality(维灾难)，都可以达到降维的目的。但是这两个有所不同。特征提取（FeatureExtraction）:Creattingasubsetofnewfeaturesbycombinationsoftheexsitingfeatures.也
细水长流-青山
·
2020-08-14 07:01
机器学习
机器学习
Springboot使用NoSQL技术
SpringBoot为Redis，MongoDB，Neo4j，Elasticsearch，SolrCassandra，Couchbase和
LDA
多纤果冻
·
2020-08-14 07:47
SpringBoot官方
Springboot
Nosql
通俗理解
LDA
主题模型
：本文转载自July的CSDN博客，仅作为知识记录所用，原文链接：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/412095150前言印象中，最开始听说“
LDA
yhao浩
·
2020-08-14 02:52
机器学习
LDA
文本
主题模型
按照wiki上的介绍，
LDA
由Blei,DavidM.、Ng,AndrewY.
墨菲灬
·
2020-08-14 02:48
NLP系列（二）
LDA
主题模型
LDA
模型是NLP中很基础也是大家广为熟知的模型，在面试过程也经常遇到。本文简单讲述下其大致流程。1
LDA
简介首先，我们来感受下
LDA
是什么，什么是
LDA
模型？
致Great
·
2020-08-14 02:42
【NLP系列3】
主题模型
LDA
一、
LDA
含义：1、一种无监督的贝叶斯模型。在训练时不需要手工含有label的训练集，仅仅给出文档集以及指定的主题数量k即可（如有100篇文章，需要划分为10个主题）2、一种词袋模型。
马苏比拉米G
·
2020-08-14 02:59
NLP
NLP --- 文本分类(基于
LDA
的隐语意分析详解)
前几节我们分析了向量空间模型（VSM）、基于奇异值分解（SVD）的潜语意分析（LSA）、基于概率的潜语意分析（PLSA）这些模型都是为了解决文本分类问题，他们各自有自己的优点和缺点，其中VSM模型简单方便但是容易造成维度爆炸和计算量慢的缺点，LSA是基于矩阵分解的原理进行分析的，优点是对VSM有效的降维，但是计算量还是很大，因此引入了PLSA，该优点是完全避开了PSA的矩阵分解的计算问题，把其完全
zsffuture
·
2020-08-14 02:53
自然语言处理
NLP --- 文本分类(基于
LDA
的隐语意分析训练算法详解)
上一节详细介绍了什么是
LDA
，详细讲解了他的原理，大家应该好好理解，如果不理解，这一节就别看了，你是看不懂的，这里我在简单的叙述
LDA
的算法思想：首先我们只拥有很多篇文本和一个词典，那么我们就可以在此基础上建立基于基于文本和词向量联合概率
zsffuture
·
2020-08-14 02:21
自然语言处理
LDA
实践3（NLP）
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibasmplimportldaimportlda.datasetsfrompprintimportpprintif__name__=="__main__":#document-termmatrixX=
lda
.da
我的天空足够你跳舞
·
2020-08-14 02:49
机器学习
文本
主题模型
之
LDA
(一)
LDA
基础
1.
LDA
贝叶斯模型
LDA
是基于贝叶斯模型的，涉及到贝叶斯模型离不开“先验分布”，“数据（似然）”和"后验分布"三块。在朴素贝叶斯算法原理小结中我们也已经讲到了这套贝叶斯理论。
weixin_34268579
·
2020-08-14 02:39
【机器学习】
主题模型
（一）：条件概率、矩阵分解
主题模型
是对文字隐含主题进行建模的方法，其克服传统信息检索中文档相似度计算方法的缺点，并且能够在海量互联网数据中自动寻找出文字间的语义主题。
weixin_30401605
·
2020-08-14 02:54
如何判断
lda
主题模型
优劣
如何判断
lda
主题模型
优劣有用的链接：原帖https://datascienceplus.com/evaluation-of-topic-modeling-topic-coherence/翻译：https
车水洒
·
2020-08-14 02:02
工具说明
可视化
数据挖掘
文本分析
机器学习
LDA
︱基于
LDA
的Topic Model变形+一些NLP开源项目
一、
LDA
的变形转载于：转：基于
LDA
的TopicModel变形TopicModel最适合的变种是加入先验信息：我相信题主使用的是完全无监督的TopicModel，然而这实在是过于不work~~~浪费了现实生活中那么多的标注数据
悟乙己
·
2020-08-14 02:28
NLP︱R+python
主题模型
TopicModel：
LDA
编程实现
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45771045
LDA
的python实现从0开始实现Shuyo的github代码：实现语言,Python,实现模型
-柚子皮-
·
2020-08-14 02:53
主题模型Topic
Model
主题模型
自然语言处理（三）
主题模型
为了解决“一词多义”和“多词一意”的问题，引入“主题”
LDA
本质是一个三层贝叶斯网络1、共轭分布1、Beta分布是二项分布的共轭先验分布2、Dirichlet分布是多项分布的共轭先验分布Dirichlet
banhan9359
·
2020-08-14 02:00
[NLP]使用
LDA
模型计算文档相似度
定义wiki关于
lda
的定义：隐含狄利克雷分布简称
LDA
(LatentDirichletallocation)，是一种
主题模型
，它可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出。
android_ruben
·
2020-08-14 01:56
NLP
lda
plda
主题模型
主题模型
LDA
转自http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/41209515?
车水洒
·
2020-08-14 01:59
机器学习
win10 安装mingw 使用makefile
首先win+r打开控制台，输入cmd；输入e:(回车)；cdgithub/
lda
(回车))输入make，提示make不是内部命令。
山而王王
·
2020-08-14 00:51
线性判别分析(
LDA
)和python实现（多分类问题）
上一篇写过线性判别分析处理二分类问题https://blog.csdn.net/z962013489/article/details/79871789，当使用
LDA
处理多分类问题时，通常是作为一个降维工具来使用的
无聊的六婆
·
2020-08-13 23:13
机器学习
8个优秀的数据挖掘工具
1、GenismGenism是用来做文本
主题模型
的库，主要用来处理语言方面的任务，如文本相似度计算、
LDA
、Word2Vec等。
马哥教育
·
2020-08-13 23:56
数据挖掘
云计算相关
Iris数据集的
LDA
和PCA二维投影的比较
线性判别分析（
LDA
）试图识别出类别之间差异最大的属性。尤其是，与PCA相比，
LDA
是使用已知类别标签的受监
壮壮不太胖^QwQ
·
2020-08-13 22:16
LDA
鸢尾花
cloud.tencent.com/developer/article/1065006，在学习过程中有所增减导语在模式分类和机器学习实践中，线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis,
LDA
韭浪
·
2020-08-13 22:47
sklearn-
LDA
主题分析和用户推荐
LDA
主题分析主要应用于文本分类和预测中，并可以做推荐依据进行针对推荐。本文没有任何数学公式，只是给出了进行
LDA
分析的流程。
fans king
·
2020-08-13 21:56
机器学习
卷积神经网络特征提取并放入SVM
将一系列特征向量作为输入，放入SVM中进行分类（用的是matlab版libsvm），实验结果如下数据集plant_photos12（12种，每种50~100张图像）训练集—验证集不降维（%）PCA降维（%）PCA+
LDA
ZLuby
·
2020-08-13 21:16
深度学习
人工智障学习笔记——机器学习(12)
LDA
降维
一.概念
LDA
：LinearDiscriminantAnalysis(也有叫做FisherLinearDiscriminant)。与PCA一样，是一种线性降维算法。
九日王朝
·
2020-08-13 18:12
人工智障
LDA
线性判别分析Python程序
理论讲解需要导入的包#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpimportcsvfrommatplotlibimportpyplotaspltimportmath导入数据集defread_iris():fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearnimportpreprocessingdata_set=load_iris()d
氵冫丶
·
2020-08-13 18:37
机器学习
使用
LDA
进行数据降维与分类
LDA
是一种以目标：类重心点距离最大类内点距离小但是对于情况：两个类重心点很近，但是各个点距离很远的情况，适用性不好。下面举个例子。
Luna_Lovegood_001
·
2020-08-13 18:55
机器学习
sklearn降维算法：PCA、
LDA
、MDS、流形学习Isomap
一、PCA降维（主成分分析）PCA是最常用的无监督降维算法其原理是寻找方差最大维度，只是最大化类间样本的方差例如，已知存在数据点如下图PCA算法寻找方差最大维度PCA案例：iris降维%matplotlibinlineimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdecompositionfromsklearnimportdatasetsiris=dat
qq_42797457
·
2020-08-13 18:45
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