lda主题模型

从三硬币到主题模型（LDA，Latent Dirichlet Allocation）

目录从三硬币到1+K个多面体1+K个多面体分析与建模Gibbs采样求解M+K个多面体主题模型(LDA，LatentDirichletAllocation)参考从三硬币到1+K个多面体三硬币问题建模及Gibbs
初沏的茶·2019-03-13 10:51

从三硬币到主题模型（LDA，Latent Dirichlet Allocation）

目录从三硬币到1+K个多面体1+K个多面体分析与建模Gibbs采样求解M+K个多面体主题模型(LDA，LatentDirichletAllocation)参考从三硬币到1+K个多面体三硬币问题建模及Gibbs
初沏的茶·2019-03-13 10:51

系统学习NLP（十二）--文本表示综述

本文重点梳理现有模型，大致分为三类，即基于向量空间模型、基于主题模型和基于神经网络的方法。基于向量空间模型的方法向量空间模型是将文
Eason.wxd·2019-03-10 11:02

传统机器学习之朴素贝叶斯、支持向量机、LDA

1.朴素贝叶斯的原理朴素贝叶斯的原理：基于朴素贝叶斯公式，比较出后验概率的最大值来进行分类，后验概率的计算是由先验概率与类条件概率的乘积得出，先验概率和类条件概率要通过训练数据集得出，即为朴素贝叶斯分类模型，将其保存为中间结果，测试文档进行分类时调用这个中间结果得出后验概率。优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多分类问题缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感2.利用朴素贝叶斯模型进行文本分类垃
阿尔法小队·2019-03-09 20:34

朴素贝叶斯算法（NB） 概率图模型（1）

贝叶斯网络可以用一个有向图结构表示，如朴素贝叶斯模型、隐马尔可夫模型、主题模型。马尔可夫网络可以表示成一个无向图的网络结构，如最大熵模型、条件随机场。朴素贝叶斯网络的图表示概率图
promisejia·2019-03-07 20:58

人工智能之路

代码提取出来的技能表1、3年工作经验，本科及以上学历，计算机、机器学习，数学和模式识别相关专业；2、扎实的机器学习功底，熟悉常见算法如协同过滤、GBDT、SVD、LDA、LearningToRank、word2vec
It_sharp·2019-03-05 10:13

ML-降维：PCA、SVD、LDA、MDS、LLE、LE算法总结

1.PCA主成分分析PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术，实现的是高维数据映射到低维的降维。PCA原理这个介绍的不错：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6239403.html线性代数矩阵性质背景：特征值表示的是矩阵在特征值对应的特征向量方向上的伸缩大小；线性代数的本质这个课有不错介绍：https://www.bilibili.com/video/av6731
jj_千寻·2019-03-04 16:09

机器学习笔记之线性判别分析（LDA）

写在前面：本文主要内容是LDA在机器学习领域的公式推导，仅当作笔记使用。1.简介LDA（LinearDiscriminantAnalysis）是一种经典的线性学习方法，该算法属于监督算法。
bupt_zh·2019-03-03 10:09

机器学习校招常考知识点小记

LDA的原理和推导；
Yasin_·2019-03-02 21:13

机器学习笔记 - 23. 隐马尔科夫模型HMM（讲师：邹博）

课前问答问：在主题模型中，PageRank，某个网页的重要度DP(i)是通过D(Pj)的重要度加权算出来的，那D(Pj)是如何计算的？
blade_he·2019-03-01 17:50

概率主题模型简介 Introduction to Probabilistic Topic Models

https://blog.csdn.net/jiangjunshow概率主题模型简介IntroductiontoProbabilisticTopicModels此文为DavidM.Blei所写的《IntroductiontoProbabilisticTopicModels
满舅娘·2019-02-25 21:18

论文：lda2vev:Mixing Dirichlet Topic Models and Word Embeddings to Make lda2vec

lda2vev:MixingDirichletTopicModelsandWordEmbeddingstoMakelda2vec论文概述ABSTRACTIntroductionModelWordRepresentationDocumentRepresentationsDocumentMixturesSparseMembershipsPreprocessingandTrainingExperimen
redtongue·2019-02-22 10:14

Spark LDA 实例

SparkLDA实例一、准备数据数据格式为：documents:RDD[(Long,Vector)]，其中：Long为文章ID，Vector为文章分词后的词向量；通过分词以及数据格式的转换，转换成RDD[(Long,Vector)]即可。二、建立模型importorg.apache.spark.mllib.clustering._valldaOptimizer=newOnlineLDAOptimi
Xlulu__·2019-02-12 15:05

深度学习之词向量

一、词向量自上世纪90年代开始，特征空间模型就应用于分布式语言理解中，在当时许多模型用连续性的表征来表示词语，包括潜在语义分析LSA、隐含狄利克雷分布LDA主题模型。
liuy9803·2019-02-04 15:38

机器学习笔记 线性判别分析（LDA）（Linear Discriminate Analysis）

上篇博客分析了PCA（https://blog.csdn.net/qq_38366615/article/details/86663634），这次对LDA做一下分析。
hustjlshi·2019-01-27 20:42

推荐系统 ---- SVD矩阵分解

1.矩阵分解用于推荐算法要解决的问题2.传统的奇异值分解SVD用于推荐3.FunkSVD算法用于推荐4.BiasSVD算法用于推荐5.SVD++算法用于推荐6.矩阵分解推荐方法小结SVDppNMF文本主题模型之非负矩阵分解
assassin_sword·2019-01-18 16:26

python实现多层感知器

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefsigmod(z):return1.0/(1.0+np.exp(-z))classmlp(object):def__init__(self,lr=0.1,lda
陆子野·2019-01-18 11:22

Gensim介绍

它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在
MXuDong·2019-01-13 18:07

08 特征工程 - 特征降维 - LDA

线性判断分析(LDA)：LDA是一种基于分类模型进行特征属性合并的操作，是一种有监督的降维方法。
白尔摩斯·2019-01-04 13:07

07 特征工程 - 特征降维 - PCA

常见的降维方法除了基于L1的惩罚模型外，还有主成分析法(PCA)和线性判别分析法(LDA)，这两种方法的本质都是将原始数据映射到维度更低的样本空间中；但是采用的方式不同，PCA是为了让映射后的样
白尔摩斯·2019-01-04 11:10

基于PCA和LDA的人脸识别

一、系统设计1.1研究背景及意义随着信息技术的不断发展,人们对方便快捷的身份验证和识别系统的要求不断提高。人脸识别技术因具有直接、友好、快捷、方便、易为用户所接受等特点,成为了身份验证的最理想依据,也早已成为了模式识别领域研究的热点。众多科研人员通过多年潜心研究,也做出了许多的成果,但是在实际应用中,现有的人脸识别产品大多因识别率不高、稳定性差等缺点无法满足实际需要。针对这一现状,本文研究了Eig
Faye_R·2019-01-01 15:44

LDA模型伪代码块2

LDA模型应用：一眼看穿希拉里的邮件我们拿到希拉里泄露的邮件，跑一把LDA，看看她平时都在聊什么。
阿门aaa·2018-12-27 14:17

LDA利用python进行主题分析提取

数据科学老师布置任务，使用LDA写一个针对网页的主题提取实验。下面我把代码贴上，把所需要的文件传上。#!
JensLee·2018-12-20 21:24

机器学习（三）——Linear Discriminant Analysis

二分类情况：1．加载实验数据2.绘制出数据散点图3.求类内散度矩阵4.求类间散度矩阵5.求最大特征值和特征向量6.计算投影点7.绘制完整图像多分类情况：多分类线性判别分析（LDA）中，除了参数有所变化之外
南木Sir·2018-12-19 23:07

深度学习：TextCNN

对于文本分类问题，常见的方法无非就是抽取文本的特征，比如使用doc2evc或者LDA模型将文本转换成一个固定维度的特征向量，然后在基于抽取的特征训练一个分类器。
-柚子皮-·2018-12-18 20:48

特征提取方法简介

用频率的手段来表征词语的重要性text-rank借鉴page-rank来表征词语的权重从基于SVD纯数学分解词文档矩阵的LSA，到pLSA中用概率手段来表征文档形成过程并将词文档矩阵的求解结果赋予概率含义，再到LDA
miner_zhu·2018-12-18 10:03

15分钟入门NLP神器—Gensim

它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接
·2018-12-08 00:00

机器学习-LDA(线性判别)降维算法

LDA(线性判别算法)不同于PCA方差最大化理论，LDA算法的思想是将数据投影到低维空间之后，使得同一类数据尽可能的紧凑，不同类的数据尽可能分散。因此，LDA算法是一种有监督的机器学习算法。
yanta0·2018-12-06 22:39

[机器学习]LDA 线性判别分析 约束公式详解 周志华机器学习 笔记

1.线性判别分析的基本出发点借用一下周教授传奇大作西瓜书华人区《机器学习》配图，线性判别分析是很老的技术了，最早提出于1936年，线性判别分析的主要思想是：将需要分类的向量投影到一个超平面，投影后同类别的向量将集中一起，容易通过简单的距离比较对两类数据进行分类。2.线性判别分析的相关公式详解公式1：投影转换这个公式的含义是，x为数据的向量，wt为投影平面的法向量，通过矩阵相乘后将数据转换为超平面上
LeeLeeLee钟硕·2018-12-04 19:15

Jenkins持续集成 之 GitLab使用LDAP登陆

gitlab_rails['ldap_servers']=YAML.load<<-'EOS'main:#'main'istheGitLab'providerID'ofthisLDAPserverlabel:'LDA
wx592bc92b285c7·2018-12-02 22:30

（Matlab函数详解）机器学习中的4种分类算法（LDA、QDA、SVM、KNN）

1、LDA(Lineardiscriminantanalysis)函数：[class,err]=classify(sample,training,group);输入：sample=待测样本，%矩阵m*nm
吃瓜群众110·2018-11-30 23:15

文本分类在选择机器学习模型时的特征工程

机器学习与深度学习不同，机器学习需要自己构建特征向量，并且不局限于词，这里看到一篇文章讲到一些机器学习构建词向量如下：1.向量空间模型2.LDA的主题词特征提取3.中文多类别情感分类模型中特征选择方法。
一Lu一Qiang·2018-11-28 14:18

Gensim

支持TF-IDF、LSA、LDA、Word2Vec等多种主题模型算法。支持流式训练，提供了相似度计算，信息检索等常用任务的API接口。基本概念语料：原始文本集合，用于无监督的训练文本主题的隐层结构。
Python之简·2018-11-22 20:22

机器学习——线性判别分析

文章目录什么是线性判别分析线性判别分析的作用基本思想如何将点投影到直线上二分类线性判别分析如何刻画类别的中心点之间的距离如何刻画投影后相同类别的散乱程度如何用式1.9与式1.6刻画LDA的两个关键点线性判别分析的作用什么是线性判别分析引自周志华老师的
菜到怀疑人生·2018-11-21 20:28

再看LDA主题模型

之前学习文本挖掘时已经写过一篇关于主题模型的博客《文本建模之UnigramModel，PLSA与LDA》，前几天小组讨论主题模型时，又重新理解了一遍LDA，有了更深刻的认识，特记录一下。
zxhohai·2018-11-13 21:14

Oryx2初窥

大规模的信息被盗之后所有的文章都被清除了,很久都没有写相关的文章来记录自己的学习轨迹,最近开始学大数据+机器学习相关的内容,主要是需要一个推荐系统,主要分为离线任务(根据用户行为对主题关键字的权重进行计算训练相关的LDA
wangkooler·2018-11-09 16:00

Oryx2初窥

大规模的信息被盗之后所有的文章都被清除了,很久都没有写相关的文章来记录自己的学习轨迹,最近开始学大数据+机器学习相关的内容,主要是需要一个推荐系统,主要分为离线任务(根据用户行为对主题关键字的权重进行计算训练相关的LDA
wangkooler·2018-11-09 16:00

[分类] Linear Discriminant Analysis

LDA是一个分类模型，可以处理多category的问题。模型是：(*),即在知道x值的情况下，属于k类的可能性，选择最大的作为点x的类。其中。
数据麻瓜·2018-11-09 01:04

Gensim提取语义主题

gensim中的算法有LSA、LDA、RP、TF-IDF、word2vec，通过在一个训练文档语料库中，检查词汇统计联合出现模式，发掘文档语义结构，这些算法属于非监督学习，无需人工输入，自己只需要提供一个语料库即可
Python之简·2018-11-07 17:42

一个月刷完机器学习笔试题300题（16）

第16天1、PCA和LDA的以下比较哪些是正确的？
小哥哥th·2018-11-04 09:05

LDA主题模型笔记

TableofContents1、写在前面2、数学知识3、文本建模4.LDA主题模型实战1、写在前面在机器学习领域，关于LDA有两种含义，一是线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis
kaiyuan_sjtu·2018-10-31 12:18

gensim简介

gensim中的算法包括：LSA(LatentSemanticAnalysis),LDA(LatentDirichletAllocation),RP(RandomProjections),通过在一个训练文档语料库中
Jack001011·2018-10-31 11:29

R语言（一）SVM & LDA

TheRpackage“e1071”hastheimplementationofSVMwithanumberofkernelchoices.TrytoclassifyIonospheredatasetfrom“mlbench”packagewith:library(e1071)library(mlbench)data(Ionosphere)(1)Linearkernel,polynomialker
hlyyllyyl·2018-10-27 02:22

机器学习--线性判别分析LDA

LDA是一种监督学习的数据降维方式：将带有标签的数据降维，投影到低维空间同时满足三个条件：尽可能多地保留数据样本的信息（即选择最大的特征是对应的特征向量所代表的的方向）。
暗夜猎手-大魔王·2018-10-25 18:57

LDA模型分析（三）：LDA建模与求参

pLSA与LDA对比：LDA就是在pLSA的基础上加层贝叶斯框架，即LDA就是pLSA的贝叶斯版本。
林桉·2018-10-23 00:16

基于LDA对电商商品评论进行情感分析

数据是人工爬取自京东网站上的评论数据，该项目主要以美的产品作为分析。下载连接:链接：https://pan.baidu.com/s/1uyzEa6VJBkBLHMzxLxwwMw提取码：bwfa1、项目背景：现在大众在进行网购之前都会先看下相关商品的评论，包括好评与差评，再综合衡量，最后才决定是否会购买相关的物品。甚至有的消费者已经不看商品的详情秒数页而是直接看评论，然后决定是否下单。商品评论已经
Juanly Jack·2018-10-22 18:14

LDA主题模型原理解析与python实现

文章转自：wind_blastLDA(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
爱运动爱学习·2018-10-22 11:51

主题感知的响应生成——TA-Seq2Seq model

主题感知的响应生成——TA-Seq2Seqmodel《TopicAwareNeuralResponseGeneration》概述本文介绍了一种将topicmodel与seq2seq的方法，主题来自于预训练LDA
angus_monroe·2018-10-20 00:19

文本相似度之LDA

阅读更多隐含狄利克雷分布(LatentDirichletAllocation，以下简称LDA)。
孤狼18·2018-10-17 20:00

[七]机器学习之LDA

7.1目标i任务1.熟悉LDA在自然语言处理中的应用2.掌握python-lda库3.测试LDA模型训练中，不同参数的设置对结果产生的影响7.2实验环境1.python2.7、Numpy、Sklearn2
柚子君.·2018-10-17 00:40
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