lda主题模型

线性和二次判别分析

二、引言线性判别分析(LDA)和二次判别分析(QDA)是两个经典的分类器。它们分别代表了线性决策平面和二次决策平面。
Powehi_·2019-07-01 19:05

机器学习——算法学习——主题模型LDA（1）数学基础

一.重要公式1.贝叶斯公式经典的贝叶斯公式表示为：。当X为固定值时，P(X)为公共项。故可以写为：。其中，我们对于随机变量θ，可以定义定义：                                  ①先验概率：                                   ②似然函数：                                  ③后验概率：因此，可以给出最后
AD稳稳·2019-06-25 21:14

R语言中对文本数据进行主题模型topic modeling分析

潜在狄利克雷分配（LDA）是拟合主题模型特别流行的方法。它将每个文档视为主题的混合体，并将每个主题
qq_19600291·2019-06-20 15:20

ML_Review_LDA(Ch5)

NotesthaboutLDA(LinearDiscriminantAnalysis)这篇来说说LDA的复习，LDA在第二次作业的博客中也提及了，但是那是作业思考，所以决定再开一篇只说LDA的。
FormerAutumn·2019-06-14 10:00

机器学习程序员怎么拿大厂offer？

班主任全程跟踪辅导2.核心知识点|K-NN最近邻| 线性回归|逻辑回归||凸优化| 朴素贝叶斯| 支持向量机|| 决策树| 随机森林| GBDT| |XGBoost| 矩阵分解| K-Means| |GMM| 主题模型
人工智能图谱·2019-06-13 16:14

R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA）

线性判别分析（LDA）特别受欢迎，因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析（QDA）是LDA的变体，允许数据的非线性分离。最后，正则化判别分析（RDA）是LDA和QDA之间的折衷。
qq_19600291·2019-06-12 21:29

【python数据挖掘课程】二十八.基于LDA和pyLDAvis的主题挖掘及可视化分析

这是《Python数据挖掘课程》系列文章，前面很多文章都讲解了数据挖掘、机器学习，这篇文章主要讲解LDA和pyLDAvis算法，同时讲解如何读取CSV文本内容进行主题挖掘及可视化展示。
Eastmount·2019-06-12 14:07

【python数据挖掘课程】二十八.基于LDA和pyLDAvis的主题挖掘及可视化分析

这是《Python数据挖掘课程》系列文章，前面很多文章都讲解了数据挖掘、机器学习，这篇文章主要讲解LDA和pyLDAvis算法，同时讲解如何读取CSV文本内容进行主题挖掘及可视化展示。
Eastmount·2019-06-12 14:07

机器学习基础知识点③：词嵌入

基于one-hot、tf-idf、textrank等的bag-of-words；主题模型：LSA（SVD）、pLSA、LDA；基于词向量的固定表征：word2vec、fastText、glove基于词向量的动态表征
NLP_victor·2019-06-04 19:14

降维方法：PCA、SVD、LDA、LLE

参考文献：1.SVD原理与在降维中的应用2.PCA和SVD傻傻分不清楚？3.线性代数中，特征值与特征向量在代数和几何层面的实际意义是什么？4.线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis）（一）前提：降维的客观必要性简而言之，这里的分析反映出，高维数据普遍分布较为稀疏，这使得由此直接训练出来的模型将会有很高的风险出现过拟合。因此降维操作并不仅仅从计算量和简化问题的角度考虑的，
达瓦里氏吨吨吨·2019-06-01 23:34

矩阵分解SVD原理

常用的经典矩阵分解算法：经典算法PCA、SVD主题模型算法LDA概率矩阵分解PMF，由深度学习大牛RuslanSalakhutdinov所写，主要应用于推荐系统中，在大规模的稀疏不平衡性Netflix数据集上取得较好的效果
code__online·2019-05-30 20:06

【机器学习】降维方法学习笔记

便于计算和可视化；有利于提取有效信息、摈弃无用信息降维的主要方法：线性映射和非线性映射线性映射方法里比较常见的就是：主成分分析PCA（PrincipalComponentAnalysis）线性判别分析LDA
故沉·2019-05-30 17:25

关于Kernel的思考

第二部分：对于Kernel的思考KLDA：顾名思义，就是把Kernel运用到了LDA上，下面直接推导公式。
FormerAutumn·2019-05-30 10:00

ML笔记：LDA(Fisher) 线性判别分析最全解读+python实战二分类代码+补充：矩阵求导可以参考！

LDA(Fisher)线性判别分析最全解读+python实战二分类代码！文章目录一、主要思想！二、具体流程！三、补充二中的公式的证明！四、目标函数的求解过程！
炊烟袅袅岁月情·2019-05-27 20:10

ML_Homework_Porject_2_LDA_KNN

作业要求：实现用线性判别分析（LDA，LinearDiscriminantAnalysis）的二分类，用KNN比较LDA和PCA在有监督学习下的分类区别。
FormerAutumn·2019-05-23 22:00

系统学习NLP（二十三）--主题模型LDA

转自：https://blog.csdn.net/kisslotus/article/details/784275851.简介在机器学习领域，LDA是两个常用模型的简称：LinearDiscriminantAnalysis
Eason.wxd·2019-05-20 22:08

NLP基础实验⑥：LDA

LinearDiscriminantAnalysis(LDA)fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerimportnumpyasnpfromsklearn.discriminant_analysisimportLinearDiscriminantAnalysisdefTFIDF
NLP_victor·2019-05-20 21:59

NLP Task5

学习内容朴素贝叶斯朴素贝叶斯的原理利用朴素贝叶斯模型进行文本分类SVM模型SVM的原理利用SVM模型进行文本分类LDA主题模型pLSA、共轭先验分布LDA使用LDA生成主题特征，在之前特征的基础上加入主题特征进行文本分类
hongyesuifeng·2019-05-20 21:22

LDA处理文本

文章目录LDA处理文本LDA简单介绍LDA生成过程LDA整体流程LDA操作过程上手过程doc2bow函数主题推断词和主题的关系单个词和主题的关系全部词和主题的关系每个主题，所有词概率和为1参考资料LDA
张酒肉·2019-05-16 20:12

机器学习（西瓜书）--第3章线性模型笔记

机器学习（西瓜书）--第3章线性模型笔记第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题线性判别分析LDA—西瓜书课后题3.5第三章线性模型
祈愿1990·2019-05-15 20:16

《西瓜书》第三章 线性模型 手写版笔记

3.1线性回归(LinearRegression)求解的推导过程3.1.1单变量线性回归3.1.2多变量线性回归3.1.3对数线性回归3.2逻辑回归(LogisticRegression)3.3线性判别(LDA
甲壳剑齿鸟·2019-05-15 11:52

周志华西瓜书第三章学习笔记

扩展公式推导和LDA部分补充详见文末的参考参考周志华.(2016).机器学习.清华大学出版社,北京线性判别分析LDA原理总结南瓜书PumpkinBook
UEVOLIshy·2019-05-15 00:00

Bayesian Sparse Topical Coding 贝叶斯稀疏主题编码

摘要：稀疏主题模型(STMs)主要通过在主题模型上添加稀疏先验或适当的正则化因子，广泛用于大规模学习语义丰富的短文本潜在稀疏表示。
三不小青年·2019-05-13 21:13

Bayesian Sparse Topical Coding 贝叶斯稀疏主题编码

摘要：稀疏主题模型(STMs)主要通过在主题模型上添加稀疏先验或适当的正则化因子，广泛用于大规模学习语义丰富的短文本潜在稀疏表示。
三不小青年·2019-05-13 21:13

西瓜书第三章总结

西瓜书第三章总结1.线性回归线性回归损失函数、代价函数、目标函数2.逻辑回归逻辑回归损失函数3.正则化4.线性判别分析(LDA)5.多分类学习6.类别不平衡问题参考1.线性回归线性回归试图学得一个线性模型来尽可能准确地预测样本的输出标记
心静菩提现·2019-05-12 18:24

自然语言处理库——Gensim之Word2vec

主要用于主题建模和文档相似性处理，它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法。Gensim在诸如获取单词的词向量等任务中非常有用。
满腹的小不甘·2019-05-09 11:38

基于空间-光谱的高光谱图像降维（Huang et al., 1812.09530）

DimensionalityReduction,DR）方法总结主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis,LDA
Kernholz·2019-05-08 19:34

面试遗漏知识点

1.机器学习算法理论：LR、SVM、树模型、FM/FFM、EM、LDA、word2vec、推荐算法等等，都会被问到，需要懂得算法的推导、适用场景、使用的Trick、分布式实现。
Yasin_·2019-05-04 19:54

dimensionality reduction

提高识别精度通过降维算法寻找数据内部本质结构特征数据降维目的：便于计算和可视化有效信息提取综合、摒弃无用信息一、数据降维方法线性映射：PCA主成分分析算法（principalcomponentanalysis）,LDA
Emily_Buffy·2019-04-29 21:26

技术积累

数学基础MCMC采样MCMC采样一、机器学习1、无监督学习聚类Kmeans聚类降维PCA理论PCA、LDA算法二、十大算法决策树决策树模型集成学习SVM算法SVM理论EM算法EM理论篇GMM、Kmeans
dreampai·2019-04-29 17:18

算法小白的第一次尝试---KPCA（核主成分分析）降维【实例对比分析PCA、LDA和KPCA】

--------------------------------------------------------------------------笔者追求算法实现，不喜欢大篇幅叙述原理，有关KPCA理论推荐查看该篇博客https://blog.csdn.net/zjuPeco/article/details/77510981PCA降维欢迎前往笔者上一篇博客：https://blog.csdn.n
小糖宝·2019-04-29 16:18

PCA与LDA介绍

PCA(主成分分析)PCA是一种无监督降维方式，它将数据投影到一组互相正交的loadingvectors(principalaxes)之上，并保证投影后的点在新的坐标轴上的方差最大记数据集\(X=\begin{bmatrix}\begin{smallmatrix}\vec{x_1}\\\vec{x_2}\\\vdots\\\vec{x_n}\end{smallmatrix}\end{bmatrix
sunwq06·2019-04-28 23:00

彻底理解文本主题模型LDA(极致原理讲解+实战)

原理讲解LDA基础https://www.cnblogs.com/pinard/p/6831308.htmlLDA求解之Gibbs采样https://www.cnblogs.com/pinard/p/6867828
dream6104·2019-04-25 15:43

数据挖掘（一）主题模型（Topic Modeling）

数据挖掘（一）主题模型（TopicModeling）1.主题建模的目的从文档集合中自动地找出一系列的主题（topics），每个文档集内可能有多个主题；主题：由众多词汇的概率分布（distribution
夜里惊羽·2019-04-23 11:36

机器学习】LDA线性判别分析

【机器学习】LDA线性判别分析1.LDA的基本思想2.LDA求解方法3.将LDA推广到多分类4.LDA算法流程5.LDA和PCA对比【附录1】瑞利商与广义瑞利商线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis
stay_foolish12·2019-04-20 22:34

LDA——从概率的角度去看文学

是自生自灭，还是概率使然。如果说上帝有数不尽的骰子，而人类现有的语言文字只是部分骰子的骰面(毕竟可能有其他外星文明，对应地球的语言只是部分骰子)，当上帝添加新的骰子或者骰面的时候，新的语言文字就诞生了。那么文章是不是就可以理解为上帝掷骰子后产生的结果，作家的思路、灵感不过是上帝在掷骰子。针对文章的基本组成词来说。例如，“我”，这个词有许多种的表达方式，如果将世界上所有的相关文本进行统计分析，就会得
Y_hero·2019-04-20 16:45

自然语言处理之LDA主题模型

1.LDA基本原理1.1PLSA  Hoffman于1999年提出的PLSA，Hoffman认为一篇文档(Document)可以由多个主题(Topic)混合而成，而每个Topic都是词汇上的概率分布，文章中的每个词都是由一个固定的
herosunly·2019-04-20 10:40

主题模型（Topic Model）与LDA算法

TopicModel主题模型（TopicModel）是以非监督学习的方式对文档的隐含语义结构(latentsemanticstructure)进行聚类(clustering)的统计模型。
韩明宇·2019-04-19 16:10

机器学习笔试题（一）

常见判别模型：K近邻、SVM、决策树、感知机、线性判别分析（LDA）、线性回归、传统的神经网络、逻辑斯蒂回归、boosting、
地表最强偏导·2019-04-13 10:02

人脸识别算法二：Fisherface（LDA）

LDA线性判别分析也称FLD（Fisher线性判别）是一种有监督的学习方法（supervisedlearning）。
菜鸟知识搬运工·2019-04-10 16:57

LDA 算法

1、名词共轭分布：先验分布和后验分布的形式相同Dirichlet分布：二维或者多维的Beta分布2、直观理解image.pngimage.png3、Gibbs采样算法求解LDA首先随机给定每个单词的主题
dreampai·2019-04-03 17:56

词向量笔记

EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpacevector(”King”)-vector(”Man”)+vector(”Woman”)isclosetovec(“Queen”)构建词向量的早期方法有LSA、LDA
fearlesslpp·2019-04-01 21:19

【NLP】LDA主题模型的简单应用

前言  LDA主题模型详解  上文详细讲解了LDA主题模型，本篇将使用如下几种方式介绍，从整体上了解LDA模型的简单应用采用lda库，安装方式：pipinstalllda采用gensim中的模块，安装方式
Daycym·2019-03-31 20:25

【NLP】LDA主题模型详解

前言  本人在开始学习LDA主题模型时，一开始看上去感觉挺简单、挺容易理解的。但是，要想真正理解它不是那么容易，大概是因为里面的数学知识点比较多，让一些数学基础不好的人望而生畏。
Daycym·2019-03-30 14:54

【NLP】LDA主题模型详解

前言  本人在开始学习LDA主题模型时，一开始看上去感觉挺简单、挺容易理解的。但是，要想真正理解它不是那么容易，大概是因为里面的数学知识点比较多，让一些数学基础不好的人望而生畏。
Daycym·2019-03-30 14:54

最新NLP论文阅读列表，包括对话、问答、摘要、翻译等（附资源）

Github项目iwangjian/Paper-Reading包含了最新的NLP相关论文列表，包括对话系统、文本摘要、主题模型、自动问答、机器翻译等，并在持续更新中。
enohtzvqijxo00atz3y8·2019-03-26 07:00

机器学习之线性判别分析（LDA）

在上一篇文章中，介绍了主成分分析法（PCA），这里我们介绍另外一种经典的降维方法线性判别分析（LDA）。LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。
Tracy_LeBron·2019-03-25 10:51

自然语言处理从小白到大白系列（1）Word Embedding之主题模型

有些同学一提到WordEmbedding，马上就想到的是word2vec，glove，fasttext，cBOW，skip-gram，然而却常常忽略最基本的文本嵌入方法，如本文提到的主题模型，包括pLSA
Jamie_Wu·2019-03-22 10:07

python机器学习常用包

Gensim|主题模型工具包，可用于训练词向量，读取预训练好的词向量。scikit-
just want to know·2019-03-14 10:09

NLP中的词向量总结与实战：从one-hot到bert

词向量的表示方法由低级至高级可以分为以下几个部分：BagofWords模型：one-hot,tfidf等离散表示主题模型表示：LDA这一类固定词向量模型：Word2vec，glove，fasttext动态词向量模型
kaiyuan_sjtu·2019-03-13 13:05
上一页 39 40 41 42 43 44 45 46 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他