lda主题模型第28页

sklearn中的PCA使用方法

不知道sklearn里的LDA和其他降维方法有没有类似的功能，欢迎大佬指点。若以后学习到了，回来填坑1.函数原型及参数说明这里只挑几个比较重要

克里斯雷德菲尔德·2020-08-13 17:40

sklearn 实现LDA主题建模

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmglearnfromsklearn.decompositionimportLatentDirichletAllocationfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer,TfidfVectorizer#fromsklearn.feature_extract

qq_39630202·2020-08-13 17:07

sklearn库LDA进行图片数据降维

1.简介在另一篇文章中讲了利用PCA对图片数据进行降维，这次介绍一下另一种降维方法——LDA(LinearDiscriminantAnalysis)，即线性判别分析。

我小曾就是个弟弟·2020-08-13 16:32

LDA(线性判别回归)

LDA线性判别回归LDA降维的基本思想LDA计算LDA降维的基本思想 LDA和PCA一样都是降维算法，但不同的是LDA是有监督的降维算法，它的目的是将不同类别的数据降维后仍能较好的区别开。

花生酱卷·2020-08-13 16:51

LDA,Perceptron,SVM三种算法的sklearn简单使用

数据如下x1=[1,5,1.5,8,1,9]x2=[2,8,1.8,8,0.6,11]y=[0,1,0,1,0,1]预测[0.58,0.76]LDA算法fromsklearn.discriminant_analysisimportLinearDiscriminantAnalysisimportnumpyasnptrain_x

程序小学生·2020-08-13 16:18

数据挖掘—LDA,PCA特征提取降维与SVM多分类在人脸识别中的应用－数据集ORL

下载地址：https://github.com/13952522076/ORL3下载时麻烦给个小星星，谢谢！尊重别人辛勤劳动哈。@vision3@author：马旭@tel：13952522076@email：[email protected]执行：执行predict.m文件；结果：时间一般为0.2秒左右，正确率100%；（因为测试集比较少）预处理数据preprocess：这个过程是首先将样本通过

melody-·2020-08-13 15:18

LDA降维和分类

LDA降维和分类LDA可以降维和分类LinearDiscriminantAnalysis(LDA):就是将多维的样本数据集映射到一个坐标轴上(可以是多维的(以降维作为目的)),使得样本数据可以在这个坐标轴上就可以进行分类

jie310600·2020-08-13 14:49

机器学习笔记17-LDA算法

1.LDA算法简介LDA（线性判别式分析LinearDiscriminantAnalysis）属于机器学习中的监督学习算法，常用来做特征提取、数据降维和任务分类。

Tobesix·2020-08-13 14:55

ML - numpy实现 PCA主成分分析

byDiweiLiu原文还有PCA和LDA的区别等信息。此处仅转载PCA的Python实现部分。在原文基础上有改动。

htuhxf·2020-08-13 14:14

数据降维之LDA&PCA

数据降维之LDA&PCA我们都知道机器学习算法的性能受到样本数据的特征维数的影响，特征维数越多，需要的训练数据也越大，机器学习算法所消耗的时间也越多，甚至成指数爆炸增长。

zxhohai·2020-08-13 14:32

(二)sklearn降维——PCA和LDA

线性判别分析（LDA）尝试识别占类之间差异最大的属性。特别地，与PCA相比，LDA是使用已知类标签的监督方法。

HawardScut·2020-08-13 14:56

特征抽取与数据降维（LDA，SVD，PCA）

前言：本文详尽介绍SVD、LDA、PCA等算法的基本原理和推导过程，以及简单实例的代码实现。补充了所需要的线性代数基础内容。仍旧有些坑待填。

爱暖阳真是太好了·2020-08-13 13:24

贪心科技NLP训练营成果展示（附视频回放）

分享项目《搭建辅助医疗诊断的智能问答系统》《LDA主题模型的平滑处理方法研究》《基于知识驱动的对话聊天机器人》《基于深度学习的命名实体识别研究》4位分享嘉宾均来至贪心学院NLP训练营，分享的项目为学员结业

PaperWeekly·2020-08-13 13:53

【机器学习实战】降维方法的sklearn实现----PCA和LDA

利用sklearn库来给PCA和LDA做一个比较。首先先了解一下这两个库，然后通过(iris)鸢尾花数据集来进行实践操作。

维尼弹着肖邦的夜曲·2020-08-13 11:47

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'sqrt'

Traceback(mostrecentcalllast):File"C:\Users\appleyuchi\Desktop\todolist\LDA\datagenerate.py",line30,inplt.scatter

Applied Sciences·2020-08-12 14:52

机器学习-笔试知识点总结

即刻画了学习算法本身的拟合能力方差：同样大小训练集的变动，导致学习性能的变化，即刻画了数据扰动对模型造成的影响2线性模型：线性回归模型：lasso和ridge分别是l1范数和l2范数惩罚项线性分类模型logistics线性判别分析LDA

yu_tsl·2020-08-12 14:01

《Python数据分析与挖掘实战》第15章 ——电商产品评论数据情感分析（LED）

文章目录1.挖掘背景与目标2.2数据探索与预处理2.1数据筛选2.2数据去重2.3删除前缀评分2.4jieba分词3基于LDA模型的主题分析4.权重5.如何在主题空间比较两两文档之间的相似度本文是基于《

王大阳_·2020-08-12 13:27

2018 A Sparse Topic Model for Extracting Aspect-Specific Summaries from Online Reviews 稀疏主题模型学习笔记

论文来源文章介绍模型及推理关于源码论文来源RakeshV,DingW,AhujaA,etal.ASparseTopicModelforExtractingAspect-SpecificSummariesfromOnlineReviews[C]//Proceedingsofthe2018WorldWideWebConferenceonWorldWideWeb.InternationalWorldWi

HFUT_qianyang·2020-08-12 12:59

LDA（分类、降维）、PCA（降维）和KPCA（升维+PCA）

原文链接：https://www.jianshu.com/p/fb25e7c8d36e线性判别分析（LDA）LDA思想总结线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，LDA）是一种经典的降维方法

L 学习ing·2020-08-12 12:15

《商业数据分析》读书笔记（十）

10.呈现和挖掘文本基本概念：构建易于挖掘数据呈现的重要性；为了数据挖掘的文本呈现主要技巧：词袋呈现；TFIDF计算；N-grams;填充；命名的实体抽取；主题模型为什么文本重要为什么文本困难呈现词袋词组频率测量稀疏性

棒子皮蹦蹦床·2020-08-12 00:13

Python与自然语言处理——关键词提取算法（二）

关键词提取算法关键词提取算法（二）算法流程训练一个关键词提取算法对新文档进行关键词提取具体实现引入相关库数据预处理定义停用词表的加载方法定义分词方法定义干扰词过滤方法加载数据集输出top关键词算法实现TF-IDF主题模型对各方法进行封装实验及结果所有数据及代码参考文献关键词提取算法

你的名字5686·2020-08-12 00:40

自然语言处理入门（1）——文本相似度计算

文本相似度常用的计算方法有TF-IDF、LSI、LDA等。

weixin_34059951·2020-08-11 23:03

人机文本分类特征构造——主题分布

对于模型的构建普遍使用的是gensim的LDA模型，而在这里我们使用了百度的开源工具Familia，下面将进行介绍~##关于FamiliaFamilia开源项目包含文档主题推断工具、语义匹配计算工具以及基于工业级语料训练的三种主题模型

DilicelSten·2020-08-11 20:18

对西瓜数据集实现LDA编程

数据集：代码：importpandasaspdimportnumpyasnpfrompandasimport*fromnumpyimport*importmatplotlib.pyplotaspltdefreaddata():dataset=np.loadtxt(r'C:\Users\zmy\Desktop\titanic\watermelon.csv',delimiter=",")df1=dat

渣渣张·2020-08-11 13:08

用Python实现降维和聚类

在写这篇之前，我阅读了PCA、SVD和LDA。这几个模型相近，却都有自己的特点。本篇打算先介绍PCA，至于他们之间的关系，只能是边学边体会了。

ldon·2020-08-11 10:54

机器学习常用算法（LDA,CNN,LR）原理简述

1.LDALDA是一种三层贝叶斯模型，三层分别为：文档层、主题层和词层。该模型基于如下假设：1）整个文档集合中存在k个互相独立的主题；2）每一个主题是词上的多项分布；3）每一个文档由k个主题随机混合组成；4）每一个文档是k个主题上的多项分布；5）每一个文档的主题概率分布的先验分布是Dirichlet分布；6）每一个主题中词的概率分布的先验分布是Dirichlet分布。文档的生成过程如下：1）对于文

weixin_30416871·2020-08-11 05:57

文本相似度-相似度度量

commonlang库相同字符数莱文斯坦距离(编辑距离)定义实现方式Jaro距离定义实现方式应用SimHash定义基本流程相似性度量存储索引实现应用语义相似性背景知识统计语言模型n-gram模型词向量主题模型

stay_foolish12·2020-08-11 04:08

【机器学习系列之三】特征工程

2.7特征结合featurestacker3.特征选择3.1Filter3.2Wrapper3.3Embedded4.降维技术4.1PCA（PrincipalComponentAnalysis）4.2LDA4.3SVD

黄小猿·2020-08-11 03:05

Python LDA主题模型实战

慢行慢行·2020-08-11 03:51

【爬虫、贝叶斯、SVM、LDA一条龙服务】从数据收集到文本分类：从零开始你自己的数据挖掘工程

0.前言对于每个学习数据挖掘的人来说，总会在某个时刻想要自己从头开始一项数据挖掘工程。这不同于用一用搜狗的新闻资料库，或者是kaggle、天池等竞赛的资料库，要自己从头开始收集数据，使用爬虫收集，然后去重，数据清理等等。使用已有的数据库，好处是省略了自己收集的过程，遇到各种奇奇怪怪的问题，网上也有解答，更重要的是，我们心里有底，知道如果过程不出问题，最后总是能得到一个不错的结果。但是自己收集数据则

一笑照夜·2020-08-11 03:18

LDA主题模型困惑度计算

对于LDA模型，最常用的两个评价方法困惑度（Perplexity）、相似度（Corre）。其中困惑度可以理解为对于一篇文章d，所训练出来的模型对文档d属于哪个主题有多不确定，这个不确定成都就是困惑度。

dbruhd9728·2020-08-11 03:35

LDA闲谈

2020-5-11MarkClemens说明：有一段时间没写博客了，这次正好轻松些，来水一篇关于最常用主题模型的文章。

Mark Clemens·2020-08-11 02:13

LDA-math-神奇的Gamma函数

1.神奇的Gamma函数1.1Gamma函数诞生记学高等数学的时候，我们都学习过如下一个长相有点奇特的Gamma函数Γ(x)=∫∞0tx−1e−tdt通过分部积分的方法，可以推导出这个函数有如下的递归性质Γ(x+1)=xΓ(x)于是很容易证明，Γ(x)函数可以当成是阶乘在实数集上的延拓，具有如下性质Γ(n)=(n−1)!学习了Gamma函数之后，多年以来我一直有两个疑问：这个长得这么怪异的一个函数

rokia_xmu·2020-08-10 22:01

机器学习之LDA线性判别分析

思想总结线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)是一种经典的降维方法。

专注于计算机视觉的AndyJiang·2020-08-10 16:30

Git 新建

Gitcreateanewrepositoryonthecommandlineecho"#text_similarity_lda_lsi">>README.mdgitinitgitaddREADME.mdgitcommit-m"firstcommit"gitremoteaddoriginhttps

浪拔湖人·2020-08-10 12:22

第八章采用PCA(主成分分析)或LDA(线性判别分析)的人脸识别（一）

【原文：http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/12611861】注释：1、翻译书名:MasteringOpenCVwithPracticalComputerVisionProjects2、翻译章节：Chapter8:FaceRecogitionusingEigenfacesorFisherfaces3、电子书下载，源代码下载，请参考:http:

查志强·2020-08-10 05:56

秋招面试题(NLP)总结5. 预训练模型

讲了word2vec，层级softmax和负采样这些Word2vec的训练方式，那种更好，CBOW模型和skipgram模型，霍夫曼树，负采样等等LDA的词表示和word2v

smilesooo·2020-08-10 01:28

【转】LDA预备知识

LDA预备知识如果牢固掌握这些预备知识，理解原文会更容易些。-p(X|Y)的记法。注意|右边的Y既可以表示随机变量（已经取定了某具体值），也可以表示普通的非随机变量。

Gambler·2020-08-10 00:56

主成分分析（PCA）与LDA

主成分分析（PCA）理论：https://www.jianshu.com/p/4528aaa6dc48http://blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/44064401代码：#-*-coding:utf-8-*-#导入需要的包：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#数据生成n=50x=np.random

qq_39683748·2020-08-10 00:06

LingPipe学习： Spelling Correction(1)

LingPipe是一个很好的NLP的工具，是由Alias-i公司开发的一个NLP系统，里面有很多NLP常用的东西：比如ME，CRFs，LDA，SVMs等常用模型；并且可以用它们来做很多NLP的事情：分词

fancyerII·2020-08-09 20:40

第1天：网易2018年校园招聘NLP算法工程师笔试试卷分析

五道单选题，分别考察了机器学习算法(凸集、LDA、几种熵的区别)、编程语言、数据

stefan之风起长林·2020-08-09 18:13

07_数据降维，降维算法，主成分分析PCA,NMF，线性判别分析LDA

1、降维介绍保证数据所具有的代表性特性或分布的情况下，将高维数据转化为低维数据。聚类和分类都是无监督学习的典型任务，任务之间存在关联，比如某些高维数据的分类可以通过降维处理更好的获得。降维过程可以被理解为数据集的组成成分进行分解（decomposition）的过程，因此sklearn为降维模块命名为decomposition。在对降维算法调用需要使用sklearn.decomposition模块2

to.to·2020-08-09 17:02

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。

西贝木土·2020-08-09 13:21

NLP点滴——文本相似度