lda主题模型第29页

学习笔记一LDA降维与PCA的区别

1、PCA无需样本标签，属于无监督学习降维；LDA需要样本标签，属于有监督学习降维。二者均是寻找一定的特征向量w来降维的，其中，LDA抓住样本的判别特征，PCA则侧重描叙特征。

ainimao6666·2020-08-08 14:42

比PCA更好用的监督排序—LDA分析、作图及添加置信-ggord

线性判别分析LDA线性判别分析，英文LinearDiscriminantAnalysis,以下简称LDA。

刘永鑫Adam·2020-08-08 01:28

文本挖掘：LDA模型对公号文章主题分析1

原文链接：http://tecdat.cn/?p=2175/案例1早在1995年比尔·盖茨就在《未来之路》里说过：未来没有配套智能家居的房子，就是毛坯房。当你还在纠结“人工智能”安利值不值得吃，最近不少朋友家里又出现智能门锁，相比传统门锁来说，究竟能有多智能？早在1995年比尔·盖茨就在《未来之路》里说过：未来没有配套智能家居的房子，就是毛坯房。现在人们生活越来越便捷，人们也更加倾向于智能化家居，

LT_Ge·2020-08-07 07:37

主题模型-LDA小结

一.主题模型传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个文档是相似的。

nanjunxiao·2020-08-06 12:02

文本挖掘：twitter推特LDA主题情感分析

原文链接：http://tecdat.cn/?p=1506“高度信息化的今天,社交媒体向我们提供直接认识外界的一个窗口,决定着大家对一个地区的认知，像是一双对地区形象“塑型”的“看不见”的手。▼根据这个背景，tecdat对素有“塞上江南”之称的宁夏热门推文（hottweet，推特中的热门推文是指被转推或被收藏过的推文，相比普通推文影响力更大）进行了分析。研究人员发现网友们关注的主题，同时倾听大家呈

LT_Ge·2020-08-06 04:41

基于LDA主题模型聚类的商品评论文本挖掘

原文链接http://tecdat.cn/?p=1474Homeapplianceindustryandconsumerupgradesquietlyunfolded.Thischangeinthemarketsothatconsumerexpectationsofhouseholdappliancesisnolongerjustasimplefunctiontomeet,butmoredetai

LT_Ge·2020-08-06 04:41

基于LDA主题模型聚类的商品评论文本挖掘

原文链接http://tecdat.cn/?p=1474Homeapplianceindustryandconsumerupgradesquietlyunfolded.Thischangeinthemarketsothatconsumerexpectationsofhouseholdappliancesisnolongerjustasimplefunctiontomeet,butmoredetai

LT_Ge·2020-08-06 04:08

文本挖掘：LDA模型对公号文章主题分析案例报告

原文链接：http://tecdat.cn/?p=2175/案例1早在1995年比尔·盖茨就在《未来之路》里说过：未来没有配套智能家居的房子，就是毛坯房。当你还在纠结“人工智能”安利值不值得吃，最近不少朋友家里又出现智能门锁，相比传统门锁来说，究竟能有多智能？早在1995年比尔·盖茨就在《未来之路》里说过：未来没有配套智能家居的房子，就是毛坯房。现在人们生活越来越便捷，人们也更加倾向于智能化家居，

LT_Ge·2020-08-06 04:08

文本挖掘：twitter推特LDA主题情感分析

原文链接：http://tecdat.cn/?p=1506“高度信息化的今天,社交媒体向我们提供直接认识外界的一个窗口,决定着大家对一个地区的认知，像是一双对地区形象“塑型”的“看不见”的手。▼根据这个背景，tecdat对素有“塞上江南”之称的宁夏热门推文（hottweet，推特中的热门推文是指被转推或被收藏过的推文，相比普通推文影响力更大）进行了分析。研究人员发现网友们关注的主题，同时倾听大家呈

LT_Ge·2020-08-06 04:07

8个优秀的数据挖掘工具

原文链接：https://developer.51cto.com/a...作者：快快网络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、Word2V

民工哥·2020-08-05 23:15

《深度学习》Hs训练营【第二期】视频教程

第一周：概率与信息伦，数值计算┣━━03第一周：本周学习任务简单总结┣━━04第二周机器学习算法基本概念┣━━05第二周：逻辑回归&贝叶斯统计┣━━06第二周：本周学习任务简单总结┣━━07第二周svm&lda

weixin_46240856·2020-08-05 04:53

数据降维算法总结（LDA&PCA）

目录LDA概述数学基础知识二类LDA原理多类LDA原理LDA算法流程优点缺点PCA概述协方差和散度矩阵特征值分解矩阵原理SVD分解矩阵原理PCA的两种实现方法准则优点缺点算法应用LDAvsPCA参考关于作者

爱喝水的lrr·2020-08-05 00:43

R语言：文本挖掘主题模型文本分类

转自：http://www.biostatistic.net/thread-94975-1-1.html####需要先安装几个R包，如果有这些包，可省略安装包的步骤。#install.packages("Rwordseg")#install.packages("tm");#install.packages("wordcloud");#install.packages("topicmodels")例

wowtous·2020-08-04 21:24

如何直观的看出主题模型学习结果的好坏

文章目录主题模型的评估指标直观的展示如何构建类似的矩阵参考论文主题模型的评估指标在主题模型中，常见的评估指标包括Perplexity（即困惑度）以及CoherenceScore、TopicConsensus

HFUT_qianyang·2020-08-04 17:01

LDA+可视化

fromnltk.tokenizeimportRegexpTokenizerfromstop_wordsimportget_stop_wordsfromnltk.stem.porterimportPorterStemmerfromgensimimportcorpora,modelsimportgensimimportcsvimportjiebaimportcodecsfrommpl_toolkit

c_cl·2020-08-04 13:43

数据预处理——数据降维（主成分分析）

（1）线性降维：分为主成分分析（PCA）、线性判断分析（LDA）。（2）非线性

沐小辰·2020-08-04 07:05

PCA(主成分分析）和LDA(线性判别分析）的异同处及应用场景

在机器学习领域，PCA和LDA都可以看成是数据降维的一种方式。但是PCA是无监督的，也就是说不需要知道样本对应的标签，而LDA是有监督的，需要知道每一个数据点对应的标签。

NongfuSpring-wu·2020-08-04 06:57

机器学习降维方法概括

特征降维方法包括：Lasso，PCA，小波分析，LDA，奇异值分解SVD，拉普拉斯特征映射，SparseAutoEncoder，局部线性嵌入LLE，等距映射Isomap。

繁拾简忆·2020-08-04 03:30

【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。

htshinichi·2020-08-04 03:54

互联网大病公益众筹项目文本分析

在对项目文本分词建立了网络众筹词典后，本文利用LDA模型得到了帮助类词语、金融类词语、慈善类词语、感叹类词语、第一人称词语五个主要的词汇主题，经

韩公英·2020-08-04 01:57

主成分分析（Principal components analysis）-最大方差解释

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。PCA以前也叫做Princip

redstar649·2020-08-04 00:23

PCA和LDA

PCA和LDAPCA（principalcomponentanalysis）：主成分法分析法，降维是减少的特征，数据行数没变，只是将列数减少了让数据维度变的低一些，在低维中有利于更好的概括数据LDA线性判别分析是有监督的问题

小白的荆棘之路·2020-08-03 21:10

机器学习——数据降维——主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）

PCA和LDA的区别可见《多元统计分

xia ge tou lia·2020-08-03 17:07

主成分分析（Principal components analysis）-最大方差解释（转）

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。

gdengden·2020-08-03 17:01

主成分分析（Principal components analysis）-最大方差解释

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。

alaclp·2020-08-03 10:51

特征工程全过程

文章目录简介数据预处理无量纲化标准化区间缩放法标准化与归一化的区别对定量特征二值化对定性特征哑编码缺失值计算数据变换回顾特征选择Filter方差选择法相关系数法卡方检验互信息法Wrapper递归特征消除法Embedded基于惩罚项的特征选择法基于树模型的特征选择法总结降维主成分分析法（PCA）线性判别分析法（LDA

weixin_jumery·2020-08-03 08:05

Python文本数据分析：新闻分类任务（贝叶斯，TF-IDF词向量）

1.文本分析11.查看数据1.2转换为llist格式1.3使用jieba分词1.4转换为DataFrame格式1.5使用停用词1.6查看词频1.7生成词云2.TF-IDF关键词提取2.1提取关键词3.LDA

王大阳_·2020-08-03 08:57

机器学习公式推导

输出0/1，超过[0,1]没有意义，使用sigmoid函数**代价函数：**使用L2平方差，由于模型函数变了，会导致J()变成非凸函数，有可能出现很多局部最小值，梯度下降很难收敛到全局最小值线性判别分析LDA

Zero-One-0101·2020-08-03 06:28

对爬取到的微博进行数据处理，jieba分词去停词，tf-idf关键词提取，LDA ：主题模型

主要实现在csv文件里对某一列进行提取，对其进行分词，去停用词，使用TF-IDF：提取关键词等操作，并把处理好的数据放入到csv文件中去。方便接下来的操作。#-*-coding:utf-8-*-importjiebaimportnumpyasnpimportpandasaspdfileee="D:\PycharmProjects2020\qingganfenlei\data\weibo1.csv"

自然语言处理玄学实践者·2020-08-03 03:48

Datawhale-零基础入门NLP-新闻文本分类Task05

1.Word2Vec文本是一类非结构化数据，文本表示模型有词袋模型（BagofWords）、主题模型（TopicModel）、词嵌入模型（WordEmbedding）。

樱缘之梦·2020-08-03 02:51

LDA模型改进

文章综述参考Probabilistictopicmodels（DaviDm.Blei）LDA模型文献参考LDA数学八卦、parameterestimationfortextanalysis。

deltaququ·2020-08-02 23:12

【Django入门】——项目模型设计

文章目录模型设计论坛项目模型【1】User用户模型【2】Board板块模型【3】Topic主题模型【4】Post帖子模型【5】迁移模型【6】外键模型设计模型的涉及：相当于Web应用程序的数据库设计论坛项目

我是小杨我就这样·2020-08-02 19:53

Java指定几个标点符号(或分割)分割字符

应用背景在做Sentence-LDA处理时，需要将文本数据按照句子分割。通常分割句子（英文）需要使用句号，问号和叹号。

HFUT_qianyang·2020-08-02 18:54

PCA主成分分析过程及理论

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。PCA以前也叫做Principa

雪山飞狐YCH·2020-08-02 17:00

LDA详解：自然语言处理

LDA，其实有两种含义，一种是统计学中的分析方法：线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis），一种概率主题模型：隐含狄利克雷分布（LatentDirichletAllocation

IT界的小小小学生·2020-08-02 15:17

LDA算法原理及LDA与PCA的比较

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。

Yuki.Lemon·2020-08-02 15:27

商品评论情感分析——基于商品评论建立的产品综合评价模型（1）

商品评论情感分析——基于用户评论建立的产品综合评价模型（1）1.背景1.1问题分析2.数据预处理2.1删除无关数据2.2文本去重3.情感分析4.LDA主题模型4.1评论文本分词4.2去除停用词4.3主题模型分析

Carmen__Leung·2020-08-02 15:06

EM和PCA和LDA和Ensemble Learning

EM琴生不等式JensenInequality参考下图黑洞传送门MLE最大似然估计一个数据集出现了，我们就最大化这个数据集的似然概率。数据集中每个点都是独立出现的，因此可以概率连乘。求得使得似然概率最大（当前数据集出现的估计概率）的参数。MLE的对数累加形式log是凹函数，因此log(E(x))≥E(log(x))log(E(x))\geE(log(x))log(E(x))≥E(log(x))简便

大宝贝儿的波妞·2020-08-01 10:20

【Python】LDA使用LatentDirichletAll报错TypeError: init() got an unexpected keyword argument ‘n_topics‘

报错代码:LatentDirichletAllocation(batch_size=128,doc_topic_prior=None,evaluate_every=-1,learning_decay=0.7,learning_method='online',learning_offset=50.0,max_doc_update_iter=100,max_iter=50,mean_change_to

计科小白兔·2020-08-01 09:35

机器学习 —— 基础整理（四）特征提取之线性方法：主成分分析PCA、独立成分分析ICA、线性判别分析LDA...

本文简单整理了以下内容：（一）维数灾难（二）特征提取——线性方法1.主成分分析PCA2.独立成分分析ICA3.线性判别分析LDA（一）维数灾难（Curseofdimensionality）维数灾难就是说当样本的维数增加时

weixin_34341229·2020-08-01 04:36

机器学习之降维

本周关于降维的学习主要分为五类：PCA、LDA、LLE、tSNE、ISOMAP来进行学习首先自己的任务是：tSNE的学习（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

唐糖568·2020-08-01 01:51

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Peacock：大规模主题模型及其在腾讯业务中的应用作者：赵学敏王莉峰王流斌孙振龙严浩靳志辉王益摘要如果用户最近搜索了“红酒木瓜汤”，那么应该展示什么样的广告呢？

stay_foolish12·2020-08-01 00:14

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将LDA跟多元统计分析结合起来看，那么LDA中的主题就像词主成分，其把主成分-样本之间的关系说清楚了。多元学的时候聚类分为Q型聚类、R型聚类以及主成分分析。

悟乙己·2020-08-01 00:46

lda c++代码

#includeusingnamespacestd;typedeflonglongll;constintINF=0x3f3f3f3f;constintMAX_M=1e4+5;constintMAX_K=30+5;constintMAX_N=1e6+5;structnode{intid,k;//词的编码、词的主题node(){}node(intid_,intk_):id(id_),k(k_){}};

Augetylrr·2020-07-31 23:44

LDA模型应用、问题、评估

LDA主题模型及python实现介绍了LDA模型的基本原理与Sklearn实现流程。1应用聚类：主题是聚类中心，文章和多个类簇（主题）关联。聚类对整理和总结文章集合很有帮助。

蠡1204·2020-07-31 22:19

主题模型TopicModel：LDA的缺陷和改进

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45307369LDA的缺陷和改进1.短文本与LDAICML论文有理论分析，文档太短确实不利于训练LDA,但平均长度是

-柚子皮-·2020-07-31 21:43

非线性映射——核主成分分析

然而，在现实世界中，大多数情况下我们面对的是非线性问题，针对此类问题，通过降维技术，如PCA和LDA等，将其转化为线性问题并不是最好的办法。

miaoyanmm·2020-07-31 20:10

用PCA还是LDA？特征抽取经典算法大PK

在之前的格物汇文章中，我们介绍了特征抽取的经典算法——主成分分析（PCA），了解了PCA算法实质上是进行了一次坐标轴旋转，尽可能让数据映射在新坐标轴方向上的方差尽可能大，并且让原数据与新映射的数据在距离的变化上尽可能小。方差较大的方向代表数据含有的信息量较大，建议保留。方差较小的方向代表数据含有的信息量较少，建议舍弃。今天我们就来看一下PCA的具体应用案例和特征映射的另一种方法：线性判别分析（LD

getech·2020-07-31 17:25

Iris数据集使用PCA/LDA/KPCA降维的结果比较

一、实验描述分别使用PCA、LDA和KPCA方法对Iris数据集进行降维，利用可视化工具比较降维的效果。

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深度学习学习笔记最近研究一篇论文，使用RNN（recurrenceneuralnetworks）识别二进制代码中函数的方法，考虑到相关的CNN，LSTM，t-SNE，LDA等名词和相关算法一直碰到，避无可避

心情随枫·2020-07-31 16:54

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