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lda主题模型
[他山之石] 3 常见机器学习方法总览
这里总结了常见的几个机器学习算法：朴素贝叶斯、决策树、逻辑回归、线性回归、KNN、SVM、Boosting、聚类、pLSA、
LDA
、GDBT、Regularization、异常检测、EM算法、Apriori
xzhren
·
2020-03-26 04:22
阿里云消息服务简单介绍
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；主题
云计算小百科
·
2020-03-25 01:19
LDA
线性判别式-scikitlearn和numpy两种实现方法
'''LinearDiscriminantAnalysis(
LDA
)inmanuerandscikit-learn1.Calculatemeanvectorsofeachclass2.Calculatewithin-classandbetween-classscattermatrices3
Just Jump
·
2020-03-25 01:02
特征工程
机器学习
机器学习
特征值分解
阿里云消息服务简单介绍
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；主题
云计算小百科
·
2020-03-24 23:36
lda
实验相关
（一）
lda
训练：数据很大，使用R的
lda
包，进行数据的处理及分析，其中重要的几个参数的输入的设置依据：数据比较大，主要参考的是SIGIR'06的论文
LDA
-BasedDocumentModelsforAd-hocRetrieval
zouxiaoyu
·
2020-03-23 08:26
阿里云消息服务简单介绍
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；主题
云计算小百科
·
2020-03-17 18:44
LDA
文档主题生成模型入门
一、
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。
海天一树X
·
2020-03-16 05:45
3、静态链接
上一篇说到链接主要包括地址和空间分配、符号决议、重定位这三部分，本篇文章将针对这三部分进行一个详细说明链接过程
lda
.ob.o-emain-oab链接过程实际上将多个目标文件.o的同类段进行合并处理合并成一个
eesly_yuan
·
2020-03-14 15:40
降维算法四：Laplacian Eigenmap（拉普拉斯映射）
这时一种经典的降维方法是
LDA
，其原理是使降维后的数据间类内距离尽可能小，类间距离尽可能大。 使用
LDA
有个条件，就是要知道降维前数据分别属于哪一类，而且还要知道数据完整的高维信息。
尼小摩
·
2020-03-13 02:06
LDA
(Linear Discriminant Analysis)
LDA
是一种经典的线性分类学习方法，同时，因为其可以将样本投影到低维的空间，又常被当作监督降维的手段。
wleehow
·
2020-03-12 19:25
小猿圈linux教程之Nginx负载均衡TCP/UDP流
TCP是许多流行应用程序和服务的协议，如
LDA
小猿圈_7197
·
2020-03-12 19:45
机器学习之特征工程-降维
常见的降维方法有主成分分析法（PCA）和线性判别分析（
LDA
），线性判别分析本身也是一个分类模型。PCA和
LDA
有很多的相似点，其本质是要将原始的样本映射到维度更低的
jacksu在简书
·
2020-03-12 01:17
LDA
处理文档主题分布
这篇文章主要是讲述如何通过
LDA
处理文本内容TXT，并计算其文档主题分布。
海天一树X
·
2020-03-11 22:35
LDA
与PLSA
lda
先验为0的时候就是plsa,
lda
只不过是plsa加了dirichlet先验，一个是MLE,一个是bayesian。数据量很多时，bayesian趋向于mle。而PLSA并行比
LDA
简单许多。
chaaffff
·
2020-03-11 20:15
机器学习算法(
LDA
PCA SVD)
LDA
：线性判别式分析(LinearDiscriminantAnalysis,
LDA
)，也叫做Fisher线性判别(FisherLinearDiscriminant,FLD)，是模式识别的经典算法。
冰鋒
·
2020-03-10 06:49
线性判别分析
LDA
数学推导
在《机器学习》（周志华）第三章中遇到
LDA
，我认为没有“投影后样本的协方差”这种说法，很明显，计算的是投影点的散度值或者说方差而不是协方差。
bigmidhu
·
2020-03-08 21:55
降维
LDA
与PCA
1、
LDA
与PCA异同点相同点：1）两者均可以对数据进行降维。2）两者在降维时均使用了矩阵特征分解的思想。3）两者都假设数据符合高斯分布。
jason_罗
·
2020-03-08 06:17
今日头条算法工程师实习生一面！
1、
LDA
的推导2、常见的分类算法有哪些？3、SVM的推导4、SVM如何选择核函数？
文哥的学习日记
·
2020-03-07 01:55
LDA
与 LSA、PLSA、NMF相比
“pLSA模型的作者ThomasHoffmann提出的机器学习算法是EM。EM是各种机器学习inference算法中少数适合用MapReduce框架描述的——mapphase用来推测（inference）隐含变量的分布（distributionsofhiddenvariables），也就是实现E-step；reducephase利用上述结果来更新模型，也即是M-step。但是2008年的时候，pL
chaaffff
·
2020-03-07 00:02
PCA、
LDA
——降维
一、降维的作用降维的算法只负责减少维数，新产生的特征的意义就必须由我们自己去发现了数据压缩数据可视化二、PCAPCA属于一种线性、非监督、全局的降维算法，旨在找到数据的主成分，并利用这些主成分表征原始数据，从而达到降维的目的。PCA的两面性优点是完全无参数限制的。在PCA的计算过程中完全不需要人为的设定参数或是根据任何经验模型对计算进行干预，最后的结果只与数据相关，与用户是独立的。上边同时也可以看
crazysheng
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2020-03-06 03:14
读书笔记《推荐系统实践》
利用用户行为数据隐语义模型基础算法：pLSALDA隐含类别模型(latentclassmodel)隐含
主题模型
(latenttopicmodel)矩阵分解(matrixfactorization)LFM
sharp
·
2020-03-04 13:56
推荐系统
#COS正片##我的英雄学院#出久X御茶子
——“哇啊啊丽…丽日同学早…早上好”绿谷出久&排版：@Ishida先生家的MUMU丽日御茶子：@一只喵喵尤Phx：@野人Wildom抄送：@圆脸_老大
LDa
@帝约联@仙女窝wCOSer后记：拍的第一套小英雄
Nyato喵特
·
2020-03-04 12:05
机器学习基础（2）- PCA与
LDA
比较
1.1先导数学知识准备1.2PCA基本概念理解1.3PCA推导之最大方差理论什么是
LDA
？
蘑菇轰炸机
·
2020-03-04 09:50
[Face Rec]人脸识别的算法
1基于图像大约有十四种算法目前被广泛运用于人脸识别，譬如PCA、ICA、
LDA
和EP。1.1PCA从卡洛的变换所获得。
Benjamin_Dai
·
2020-03-03 02:55
网购大数据下的智能门锁“剁手”攻略
1语义透镜顾客满意度和关注点我们对于评价数据进行
LDA
建模，就是从语料库中挖掘出不同主题并进行分析，换言之，
LDA
提供了一
tecdat拓端
·
2020-03-02 13:28
机器学习中的数学：线性判别分析、主成分分析
如果学习分类算法，最好从线性的入手，线性分类器最简单的就是
LDA
，它可以看做是简化版的SVM，如果想理解SVM这种分类器，那理解
LDA
就是很有必要的了。
Helen_Cat
·
2020-03-02 06:24
【随学随想】线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）判别鸢尾花种类
理论介绍
LDA
思想线性判别分析（
LDA
）是一种经典的二分类模型，其主要应用于二分类问题以及降维，由于他最早由R.A.Fisher提出（也就是大名鼎鼎的Iris数据集的收集者），所以又称为Fisher判别
吳下阿蒙
·
2020-02-29 23:21
机器学习
python
机器学习-QDA&
LDA
之前在文章[机器学习-Bayesian概念学习，]中介绍了概念学习，即将一个概念与这个概念包含所有实例的集合等同，通过属于这个集合的数据来学习这个集合可能是什么。也就是说，给定属于这个集合C的一些数据D，我们希望估计一个未知的x属于集合C的概率，换个角度看，也就是估计x属于C的概率和x属于C的补集的概率。假如我们考虑多个集合C1,...Ck，则指标1,...,k可以看做label，给定带label
三余寻真
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2020-02-29 10:25
机器学习之逻辑回归(2)
线性判别分析即
LDA
，可通过MASS包实现，语法和lm()与glm()相似。
changlugen
·
2020-02-29 05:54
Association rules 和
LDA
topics
笔记内容：associationrules的简要原理及适用范围associationrules的R实现及结果解读LDAtopics简释，python实现及结果解读associationrules(关联规则)的简要原理及适用范围各种associationrules的教程和介绍里，总会提到超市货架摆放：有些商品总是被一起购买，也就是同时出现在同一笔交易(transaction)里。比方说洗发水和护发素
GPZ_Lab
·
2020-02-29 04:10
《西瓜书》小记（三） 线性模型
linearregression）对数线性回归（log-linearregression）对数几率回归（logisticregression，或译作逻辑回归）线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，简称
LDA
mulanfly
·
2020-02-26 19:49
主题模型
主题模型
（TopicModel）在机器学习和自然语言处理等领域是用来在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型。直观来讲，如果一篇文章有一个中心思想，那么一些特定词语会更频繁的出现。
安于此生__
·
2020-02-26 12:05
数据挖掘：特征工程——特征提取与选择
一般常用的方法包括降维（PCA、ICA、
LDA
等）、图像方面的SIFT、Gabor、HOG等、文本方面
AvenueCyy
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2020-02-25 15:47
数据挖掘
数据挖掘
机器学习
线性代数
大数据
Text mining and analytics第四学习笔记
3）文档集群的混合模型是如何与一个
主题模型
(如PLSA)相关的?它们有什么相似之处?他们不同在哪里?4）在估算混合模型的所有参数后，我们如何确定每个文档的集群?5）分层聚集聚类是如何工作的?
ruoruo弱弱
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2020-02-23 22:19
基于
LDA
的主题分析模型
WikipediaInnaturallanguageprocessing,latentDirichletallocation(
LDA
)isagenerativestatisticalmodelthatallowssetsofobservationstobeexplainedbyunobservedgroupsthatexplainwhysomepartsofthedataaresimilarLDA
拾荒巴菲特
·
2020-02-23 10:48
浅析shellcode 反汇编模拟运行及调试方法
onlinedisassemblerhttps://onlinedisassembler.com在线反汇编工具，类似于
lda
。功能比较单一。
potatso
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2020-02-18 08:44
PCA
LDA
LDA
让投影之后的两个类别的均值相差越大越好区别PCA和
LDA
虽然都用到数据降维的思想，但是监督方式不一样，目的也不一样。
slyxk
·
2020-02-18 03:53
shellcode 反汇编，模拟运行以及调试方法
onlinedisassemblerhttps://onlinedisassembler.com在线反汇编工具，类似于
lda
。功能比较单一。
potatso
·
2020-02-17 21:00
pyLDAvis 模块代码及应用
背景pyLDAvis模块是python中的一个对
LDA
主题模型
算法的可视化模块。本文的代码是根据github上的某个项目代码修改而得，很感谢github及创造原始代码的大牛朋友们！
H2016
·
2020-02-15 23:02
拓端数据tecdat:网购大数据下的智能门锁“剁手”攻略
1语义透镜顾客满意度和关注点我们对于评价数据进行
LDA
建模，就是从语料库中挖掘出不同主题并进行分析，换言之，
LDA
提供了一
tecdat拓端
·
2020-02-15 03:41
码农实习ing
AndrewNG的MachineLearning课程阅读吴军《数学之美》学习pythonscrapy爬虫熟练使用Java机器学习工具——weka10个月里程碑初步尝试使用R进一步学习文本挖掘算法，对LSA、
LDA
别笑我呆
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2020-02-13 18:28
2018-03-08 小批量文本如何做评论分析
主题抽取：用于抽取文本的分类，一般算法是设置出topic的数量n，抽取出topm个词，这几个词会形成一个topic，常用的方法是TF-IDF，
LDA
和TextRank。
慕友明
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2020-02-13 05:23
用机器学习研究UFO目击报告！数据科学之魅：隐含狄利克雷分布
摘要：
LDA
算法太难？怎么也学不明白？学明白了也不知道有什么用？来看看这篇文章！真正的学以致用！
阿里云云栖号
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2020-02-13 03:30
线性判别分析
LDA
这里就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis,简称
LDA
）做一个总结。
金戈_旭日东升
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2020-02-10 11:48
机器学习&深度学习
gensim做
主题模型
我调用了结巴分词做中文处理，所以同样importjieba手工写个文本列表sentences=["我喜欢吃土豆","土豆是个百搭的东西","我不喜欢今天雾霾的北京"]回到过程中来，将范例的语句分词words=[]fordocinsentences:words.append(list(jieba.cut(doc)))printwords输出：[[u'\u6211',u'\u559c\u6b22',u
lwyaoshen
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2020-02-09 08:58
LDA
主题模型
学习相关的书籍介绍
关于
LDA
主题模型
，一度是NLP领域一个非常火的模型，后来深度学习大放异彩，它的热度才慢慢降了下来。由于数学基础很差，一直没有理解
LDA
的整个核心。到目前为止，也只是理解了皮毛。
sbp810050504
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2020-02-08 22:41
LDA
主题模型
统计模拟
基础数学
LDA
建模
数据保存在文件名为16.
LDA
_test.txt的文本文件中。
lwyaoshen
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2020-02-08 04:13
Latent Dirichlet Allocation（隐狄利克雷分配模型）——论文翻译与分析
强烈建议结合通俗理解
LDA
江湖人称冷不丁
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2020-02-07 20:13
LDA
文本主题分类
LDA
模型其实是对PLAS模型的一种贝叶斯学派改进(贝叶斯学派认为样本是不变的，而参数是服从某一种分布的)。
不能再白
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2020-02-07 09:54
主题模型
随笔
主题模型
假设手头上N篇文章这些文章，每一篇文章对应k主题，我们就可以用k维的主题概率分布来表示一篇文章。这样实质就是降维的过程。
zidea
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2020-02-05 06:05
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