lda主题模型第31页

刷题：《七月在线》机器学习笔试部分（一）

1.以下哪种方法属于判别式模型(discriminativemodel)（D）A：隐马模型(HMM)；B：朴素贝叶斯；C：LDA；D：支持向量机解：判别式模型（DiscriminativeModel）是直接对条件概率

冲动老少年·2020-07-15 01:16

特征抽取与特征选择

特征抽取：PCA和LDA主要有两个类别：信号表示：特征抽取后的特征要能精确地表示样本信息，使样本信息丢失很小。对应的方法是P

walter1990·2020-07-14 23:29

特征提取方法

LSI是一种主题模型，他是利用SVD奇异值分解方法来获得文本的主题的。奇异值分解详见点击打开链接。LSI方法可以用作特征降维、文本相似度计算等。

shushi6969·2020-07-14 22:28

【ACR2015】持续临床缓解的RA患者能停用TNF拮抗剂吗？

目前尚不清楚已获临床缓解或稳定的低疾病活动度(LDA)的患者是否需要继续使用TNFi,多药合用以及TNFi的高药费使得探讨这一问题变得非常重要。本研

WizBLue·2020-07-14 21:36

深度学习2：常见的线性分类器

典型的线性分类器有感知机，逻辑斯特回归，Softmax分类器，SVM（线性核），LDA(也称Fisher准则)；典型的非线性分类器有朴素贝叶斯（有文章说这个本质是线性的，http

jasonxu666·2020-07-14 20:50

Paper之Algorithms：国内外Algorithms高质量论文、CUMCM分类推荐(建议收藏，持续更新)

一个处女座的程序猿·2020-07-14 20:32

机器学习--降维总结--PCA\LDA\SVD

本文部分参考和摘录了以下文章，在此由衷感谢以下作者的分享！https://zhuanlan.zhihu.com/p/77151308周志华老师的西瓜书百面机器学习开始咯！降维什么是降维呢，可以想象一个5*4矩阵乘以一个4*3的一个矩阵，相当于对5*4的矩阵进行了线性变换，得到一个5*3的一个矩阵，他的维度就变成了5*3。那么降维有什么好处呢，我们为什么要进行降维？在我们进行机器学习任务的时候，数据

小黎的学习总结·2020-07-14 15:32

The Elements of Statistical Learning （第4章）

LDA(LinearDiscriminantAnalysis)从概率角度看待这个问题，可以认为分类问题就是知道了x值，求x属于哪一个类别的概率最大的问题，也就是求所有后验概率1,...,k中最大的那一个

8rfuz·2020-07-14 14:11

文档主题生成模型(LDA)算法原理及Spark MLlib调用实例(Scala/Java/python)

文档主题生成模型(LDA)算法介绍：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。

liulingyuan6·2020-07-14 14:27

spark lda对参数进行调试

online方法setMaxIter//对迭代次数进行循环for(i1.0。向量-1表示默认，k维向量值为(50/k)+1。(2)topicConcentration:只支持对称先验，值必须>1.0。向量-1表示默认。docConcentration:Onlysymmetricpriorsaresupported,soallvaluesintheprovidedk-dimensionalvecto

青松愉快·2020-07-14 10:03

第872期机器学习日报(2017-02-06)

@Datartisan关键词抽取主题模型@爱可可-爱生活@好东西传送门出品,由@AI100运营，过往目录见http://ml.memect.com订

机器学习日报·2020-07-14 07:30

基于 Python 的 11 种经典数据降维算法

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

算法与数学之美·2020-07-14 04:26

线性回归、逻辑回归、RNN、CNN、KNN、SVM算法总结

常见的降维方法包括TF-IDF、主题模型LDA、主成分分析PCA等等常用的回归技术：线性回归、多项式回归、

BigDataEngineer·2020-07-14 04:06

主题模型之LDA

WelcomeToMyBlog文本建模之UnigramModel考虑了先验分布，但是没有考虑主题主题模型之PLSA考虑了主题，但是没有考虑先验分布本篇介绍的LDA(LatentDirichletAllocation

LittleSasuke·2020-07-14 01:47

【机器学习】python第三方模块lda包调用代码

#coding=utf-8#!/usr/bin/envpython'''【数据源样例】词语1词语2词语3词语4词语5词语6词语7词语8词语9词语1词语2词语3词语4词语5词语1词语2词语3词语4词语5词语6词语7……一行是一篇已切好词的文本，词语之间用空格分隔【主要参数说明】1.n_topics：主题个数，即需要将这些文本聚成几类2.n_iter：迭代次数【程序输出说明】1.doc-topic分布

wy_0928·2020-07-13 21:59

不一样的七夕礼：最美情话+AI 作诗

没有点子的同志们不妨看看这篇，满满的干货：LDA主题模型提取知乎情话中最美的意象+AI根据提取出的意象自动写情诗！送给女朋友一首这样的情诗，比口红包包什么的的有格调！

Python大本营·2020-07-13 20:30

Spark MLlib LDA 基于GraphX实现原理及源码分析

LDA背景LDA（隐含狄利克雷分布）是一个主题聚类模型，是当前主题聚类领域最火、最有力的模型之一，它能通过多轮迭代把特征向量集合按主题分类。目前，广泛运用在文本主题聚类中。LDA的开源实现有很多。

tanglizhe1105·2020-07-13 14:10

阿里云消息服务使用教程

消息服务提供了两种模型：队列模型；主题模型两种功能模型的区别：队列模型支持一对一发送和接收消息；主

阿里云大学百科·2020-07-13 13:45

NLP 任务中有哪些巧妙的 idea？

文章目录1.分布式假设（DistributionalHypothesis）2.词袋模型（Bag-of-Words）3.潜在语义分析（LatentSemanticAnalysis）4.概率主题模型（ProbabilisticTopicModels

郝伟老师的技术博客·2020-07-13 05:08

降维咋搞？与你分享基于 Python 的 11 种经典降维算法

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

ikeguang·2020-07-13 04:28

主题分析模型LDA的spark实现

主体分析模型主要有PLSA（ProbabilisticLatentSemanticAnlysis，概率引语义分析）和LDA（LatentDirichletAllocation，隐含狄利克雷分布），在此暂时介绍

ZH519080·2020-07-13 01:05

主题模型 LDA 入门（附 Python 代码）

原文：https://blog.csdn.net/selinda001/article/details/80446766原文代码需要一点点调整才能跑通fromnltk.stem.wordnetimportWordNetLemmatizerimportstringimportpandasaspdimportgensimfromgensimimportcorporadoc1="Sugarisbadto

yiyiyaya0921·2020-07-12 18:24

吉布斯采样（Gibbs Sampling）

吉布斯采样（GibbsSampling）常用于DBM和DBN，吉布斯采样主要用在像LDA和其它模型参数的推断上。要完成Gibbs抽样，需要知道条件概率。

whitenightwu·2020-07-12 16:30

LDA主题模型原理解析与python实现

LDA(Latentdirichletallocation)[1]是有Blei于2003年提出的三层贝叶斯主题模型，通过无监督的学习方法发现文本中隐含的主题信息，目的是要以无指导学习的方法从文本中发现隐含的语义维度

wind_blast·2020-07-12 15:04

（十八）从零开始学人工智能-智能推荐系统：矩阵分解

同花顺技术·2020-07-12 14:36

《统计学习导论》R语言代码整理

画图一些函数一些参数typepch（plottingcharacter）lty（linetypes）特定问题里的画图四、几类问题的关键代码第4章分类问题LogistisRegression-逻辑斯蒂回归-p112LDA

菲"Q·2020-07-12 13:17

MCMC方法与变分推断

例如，用于分类的高斯混合模型或用于主题建模的潜在狄利克雷分配（LatentDirichletAllocation，简称LDA）模型等概率图模型都需要在拟合数据时解决这一问题。

WeisongZhao·2020-07-12 11:38

scikit-learn机器学习（三）--逻辑回归和线性判别分析LDA

scikit-learn机器学习（一）–多元线性回归模型scikit-learn机器学习（二）–岭回归，Lasso回归和ElasticNet回归scikit-learn机器学习（三）–逻辑回归和线性判别分析LDA

蘇丶·2020-07-12 10:20

简单NLP分析套路（3）---- 可视化展现初步

文章大纲NLP可视化wordCloudLDA主题模型matplotlibseaborn绘图加载中文字体CentOS安装中文字体查看matplotlib字体目录查看系统可用的中英文字体matplotlib

shiter·2020-07-12 05:41

用PCA,LDA,KNN对MNIST数据集分类（Python）

主成分分析对于高维空间中xxx,我们寻求线性变换，y=WTx,where x∈Rn,W∈Rm×d,y∈Rd,d

waitingwinter·2020-07-12 04:16

数据分析与挖掘：电商产品评论数据情感分析

电商产品评论数据情感分析1.背景与挖掘目标2.分析方法与过程2.1数据抽取2.2评论预处理2.3LDA主题分析1.背景与挖掘目标项目为《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

Raymone_·2020-07-12 03:42

本文建模系列值三：LDA感悟

LDA：LatentDirichletAllocation是一个很著名的文本模型，最初是在2003年被一群大牛提出的，包括DavidM.Blei、AndrewY.Ng等。

luchi007·2020-07-12 01:25

故障数据特征提取

从故障信号中提取特征特征工程包含特征构建、特征提取、特征选择等，特征提取中有PCA、ICA、LDA以及最新的降维方法t-SNE等，特征选择也有很多种方法可供使用。

隔壁王者新·2020-07-12 00:05

Kaggle_Digit Recognizer_Dimensionality Reduction

动态显示效果可参考本人工程Introduction:PrincipalComponentAnalysis(PCA)--Unsupervised,linermethodLinearDiscriminantAnalysis(LDA

sunny0660·2020-07-12 00:40

鱼绿子·2020-07-11 23:14

lda python代码1

/usr/bin/envpython#coding:utf-8#LinearDiscriminantAnalysis(LDA)ismostcommonlyusedasdimensionalityreductiontechniqueinthepre-processingstepforpattern-classificationandmachinelearningapplications.Theg

人工智能曾小健·2020-07-11 23:59

LDA主题模型及python实现

LDA(LatentDirichletAllocation)中文翻译为：潜在狄利克雷分布。LDA主题模型是一种文档生成模型，是一种非监督机器学习技术。

蠡1204·2020-07-11 19:26

Dimensionality Reduction（主成分分析PCA与线性判别分析LDA）

PCA原理：通常情况下，在收集数据集时会有很多的特征，这代表着数据是高冗余的表示，但是对于某个工程来说其实可能并不需要那么多的特征。所以就需要给数据进行降维（DimensionalityReduction）。降维可以简化数据，使数据集更易使用，降低时间开销，而且能减少一部分噪音的影响，使最后的效果变好。比如上图中，如果进行降维后再进行分类，将会易于处理。主成分分析（PrincipalCompone

上杉翔二·2020-07-11 19:10

gensim---LDA---perplexity

以下内容来源于https://blog.csdn.net/qq_25073545/article/details/79773807使用gensim实现lda，并计算perplexity（gensimPerplexityEstimatesinLDAModel

蔡艺君小朋友·2020-07-11 16:13

监督学习分类

监督学习分为几大类：判别模型VS生成模型，概率模型VS非概率模型，参数模型VS非参数模型；经典机器学习模型：线性回归模型，逻辑回归模型，SVM,LDA,聚类，决策树，CRF,MarkovChain,NB1

一光年的梦·2020-07-11 16:29

它和LDA有什么区别和联系？

是一种浅层的神经网络模型，他有2种网络结构，分别是CBOW(continuesbagofwords)和skip-gram.Word2vec隐狄利克雷模型（LDA),CBOW,Skip-gramWord2vec

光英的记忆·2020-07-11 16:44

python下进行lda主题挖掘(三)——计算困惑度perplexity

python下进行lda主题挖掘(一)——预处理(英文)python下进行lda主题挖掘(二)——利用gensim训练LDA模型python下进行lda主题挖掘(三)——计算困惑度perplexity本篇是我的

MoonBreeze_Ma·2020-07-11 15:32

LDA主题模型代码实现流程

LDA主题模型的原理,推导过程比较复杂,可以参考此链接,讲的比较详细:http://www.52nlp.cn/lda-math-mcmc-%E5%92%8C-gibbs-sampling1本文主要是通过阅读别人实现的

程序猿也可以很哲学·2020-07-11 15:13

LDA推导 + python代码

www.cnblogs.com/simon-c/p/5023726.html只有代码和注释https://blog.csdn.net/feilong_csdn/article/details/60964027LDA

cageyoko·2020-07-11 06:58

Ubuntu OpenLdAP 安装及其配置

第一步：修改hosts，具体如下：127.0.0.1localhost127.0.1.1lda

伊索萧萧兮·2020-07-11 05:06

LDA的使用记录--gensim库

在之前的实验中，我们利用LDA库来实现了lda,并且采用二种特征表述方法，一种是直接统计词频的方法，一种是利用TF-IDF来作为特征，并且在有限的测试集上取得了较为理想的效果，当然，这个效果是否真的好，

赵小越·2020-07-11 02:02

机器学习笔记——5 生成学习算法(线性判别法LDA、二次判别法QDA及朴素贝叶斯NB算法的数学原理及其python实现)

生成学习算法(高斯判别和朴素贝叶斯算法的数学原理及其python实现)本篇介绍另外一种分类算法，这类算法跟之前广义线性模型下的各种分类特例，比如logit分类、softmax分类等，在基本思想有根本的不同，这类算法称为生成学习算法。本篇将首先介绍生成学习算法的基本思想，以此为基础，介绍在属性值为连续性和离散型下的两类常用的生成学习算法，分别是高斯判别分析(GuassDiscriminationAn

_Volcano·2020-07-11 00:42

cp5_Compressing Data via Dimensionality Reduction_feature extraction_PCA_LDA_convergence_kernel PCA

Incp4,BuildingGoodTrainingSets–DataPreprocessing,youlearnedaboutthedifferentapproachesforreducingthedimensionalityofadatasetusingdifferentfeatureselectiontechniques.Analternativeapproachtofeatureselec

LIQING LIN·2020-07-10 22:22

08_Dimensionality Reduction_svd_Kernel_pca_make_swiss_roll_subplot2grid_IncrementalPCA_memmap_LLE

cp5_CompressingDataviaDimensionalityReduction_featureextraction_PCA_LDA_convergence_kernelPCA:https:/

LIQING LIN·2020-07-10 22:21

Python之gensim自然语言处理库

gensim是一个python的自然语言处理库，能够将文档根据TF-IDF,LDA,LSI等模型转化成向量模式，以便进行进一步的处理。

DELL851314·2020-07-10 21:05

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