lda主题模型第5页

机器学习---LDA代码

1.获取投影坐标importnumpyasnpdefGetProjectivePoint_2D(point,line):a=point[0]b=point[1]k=line[0]t=line[1]ifk==0:return[a,t]elifk==np.inf:return[0,b]x=(a+k*b-k*t)/(k*k+1)y=k*x+treturn[x,y]该函数用于获取一个点到一条直线的投影点的

三月七꧁ ꧂·2023-08-29 06:56

多项分布的指数分布族形式的一个小坑

在徐老师课件里（(part-4)Variational-Inference-for-LDA_哔哩哔哩_bilibili）的对ELBO关于自然参数进行求导时，遇到了多项分布的指数家族分布形式的log-partitionfunction

ElienC·2023-08-29 02:41

机器学习面试之数据降维

PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析，FisherLinearDiscriminantAnalysis）都是数据降维的一种方式。但是，PCA是无监督的，而LDA是有监督的。

梦无音·2023-08-28 11:26

计算机竞赛基于大数据的社交平台数据爬虫舆情分析可视化系统

文章目录0前言1课题背景2实现效果**实现功能****可视化统计****web模块界面展示**3LDA模型4情感分析方法**预处理**特征提取特征选择分类器选择实验5部分核心代码6最后0前言优质竞赛项目系列

Mr.D学长·2023-08-27 04:50

基于LDA模型的主题分析

先看下数据：1、建立词典、语料库fromgensimimportcorpora,models#主题挖掘，提取关键信息#建立词典，去重pos_dict=corpora.Dictionary([[i]foriinword_data_pos.word])#shape=(n,1)neg_dict=corpora.Dictionary([[i]foriinword_data_neg.word])#建立语料库

桂花很香,旭很美·2023-08-26 14:53

「Python」机器学习之线性判别分析（代码，不调包）

「Python」机器学习之线性判别分析（代码，不调包）前言1线性判别分析（LDA）2实现2.1LDA实现2.2数据集示例3最后前言语言：python库：numpy,matplotlib教材参考：《机器学习

武的阶乘·2023-08-25 23:48

基于Ｓｐａｒｋ框架的新闻推荐系统的设计与实现

Wzideng·2023-08-25 06:12

opencv 进阶13-Fisherfaces 人脸识别-函数cv2.face.FisherFaceRecognizer_create()

Fisherfaces采用LDA（LinearDiscriminantAnalysis，线性判别分析）

玩转AI·2023-08-22 15:16

kaldi一些文件解读

｛执行顺序：run.sh>>>path.sh>>>directory(存放训练数据的目录)>>>mono-phone>>>triphone>>>lda_mllt>>>sat>>>quitckdatapreparation

泉泉酱·2023-08-22 01:29

01.机器学习引言

特征工程提取对象：原始数据（特征提取一般在特征选择之前）提取目的：自动地构建新的特征，将原始数据转换为一组具有明显物理意义（例如，几何特征、纹理特征）或统计意义的特征常用方法：降维方面：PCA、ICA、LDA

Tiny_G·2023-08-21 16:00

BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe

LDA模型出现这种情况，一般除了网上大佬们高端大气的答案外，我一般会先检查passes，即训练轮数会不会太大了，一般是10,50,100,500,1000，不过数据不大建议10.之后，是num_topics

只想发SCI的小菜鸟·2023-08-20 12:57

RabbitMQ安装与入门

RabbitMQ下载安装3.RabbitMQ管理界面二、简单使用1.依赖包2.消息模型2.1Simple-简单模型2.2Work-工作模型2.3Fanout-广播模型2.4Direct-定向模型2.5Topic-主题模型总结前言

松下问童子、·2023-08-20 12:50

sklearn与机器学习系列专题之降维（二）一文弄懂LDA特征筛选&降维

目录1.PCA算法优缺点2.LDA算法简介3.枯燥又简洁的理论推导4.python实战LDA5.下篇预告1.PCA算法优缺点在上一篇推文中，我们详解了PCA算法。

象牙塔小明·2023-08-19 13:46

机器学习---线性判别分析

1.基本思想线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)，也叫做Fisher线性判别(FisherLinearDiscriminant,FLD)，是模式识别的经典算法，1936

三月七꧁ ꧂·2023-08-19 11:35

【Sklearn】基于线性判别法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

Excel可直接替换数据）1.模型原理2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，简称LDA

敲代码两年半的练习生·2023-08-15 12:09

主题模型分析-【LDA】

主题模型能够自动将文本语料库编码为一组具有实质性意义的类别。这些类别称为主题。主题模型分析的典型代表就是本篇文章将要介绍的隐含迪利克雷分布，也就是LDA。

释怀°Believe·2023-08-14 14:12

线性判别分析LDA原理总结

这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis,以下简称LDA）做一个总结。

魏榆小生·2023-08-14 04:23

LDA主题建模——基于鸿星尔克微博热搜评论

目录项目背景项目步骤一、评论数据准备二、使用步骤1.将评论以日为单位合并2.导包3.TF-IDF提取关键词4.Word2Vec词向量训练5.LDA模型评估指标与最佳主题数的选取三、结果可视化和分析项目背景在

二元方程·2023-08-13 22:55

lda主题模型困惑度_LDA主题建模中主题数的确定——基于困惑度与主题一致性

LDA主题建模中主题数的确定——基于困惑度与一致性前言1.首先是导入包2.分词3.复杂性和一致性4.绘制Perplexity-Coherence-Topic折线图5.依据困惑度和一致性评价结果进行主题建模前言最近在

Yutin俞廷·2023-08-13 22:55

perplexity 衡量指标_求通俗解释NLP里的perplexity是什么？

润风：困惑度(perplexity)的基本概念及多种模型下的计算(N-gram,主题模型,神经网络)zhuanl

weixin_39805998·2023-08-13 22:55

困惑度、主题一致性，lda模型找出主题相关词

困惑度perplexity：句子的概率的倒数。如果句子的概率越大，说明这句话越符合人话的规律，即p（句子），pp困惑度越小。模型对该句子就越不困惑。通俗一点解释下就是，困惑度表示的对于一篇文章来说，我们有多不确定它是属于某个主题的。即主题的个数越多，模型的困惑度就越低，但是注意一点，当主题数很多的时候，生成的模型往往会过拟合，所以不能单纯依靠困惑度来判断一个模型的好坏。这时候我们的另一个判断标准就

stay_foolish12·2023-08-13 22:54

lda sklearn实现

scikit-learnLDALDA主题模型的类在sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocation包中主要参数n_components:即我们的隐含主题数,

kity_8322·2023-08-12 20:43

主题模型之PLSA

上一篇文章介绍了文本建模之UnigramModel，但这个模型太过于简略，本篇文章介绍PLSA(ProbabilisticLatentSemanticAnalysis,概率化的潜在语义分析)1.jpg参考：靳志辉，《LDA

LittleSasuke·2023-08-12 10:10

基于Tomotopy构建LDA主题模型（附案例实战）

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录Tomotopy简介Tomotopy的性能实战案例1.加载数据2.中文分词3.确定主题数K4.训练模型5.可视化6.预测补充：指定主题特征词文末推荐Tomotopy简介tomotopy是tomoto（主题建模工具）的Python扩展，它是用C++编写的

艾派森·2023-08-11 04:18

《NMTF-LTM: Towards an Alignment of Semantics for Lifelong Topic Modeling》

前置思考：LTM（lifelongtopicModel）与动态主题模型（DynamicTopicmodel，DTM）、演化文本聚类（EvolutionaryDocumentClustering，EDC）

lude·2023-08-10 10:10

基于TF-IDF+TensorFlow+词云+LDA 新闻自动文摘推荐系统—深度学习算法应用（含ipynb源码）+训练数据集

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境TensorFlow环境方法一方法二模块实现1.数据预处理1）导入数据2）数据清洗3）统计词频2.词云构建3.关键词提取4.语音播报5.LDA

小胡说人工智能·2023-08-10 09:25

数据挖掘_LDA主题模型详解_Python手把手实战

LDA主题模型Python实战1.文本数据读取2.文本预处理3.文本分词处理4.文本向量化5.LDA主题模型5.1模型构建5.2模型主题对应词语6.LDA定主题7.模型可视化8.模型可改善之处1.文本数据读取

math_gao·2023-08-09 06:53

主题模型LDA基础及公式推导

1.背景(1)gamma函数产生针对上述问题，欧拉将有限多项式的观察推广到无穷级数欧拉发现了gamma函数性质(2)LDA诞生①blei以PLSA为基础，加上贝叶斯先验，诞生了LDA算法。

Bug型程序员·2023-08-08 14:30

深入解析人脸识别技术：原理、应用与未来发展

人脸识别技术：从原理到应用引言人脸识别技术的重要性和应用领域人脸识别的基本原理图像采集与预处理特征提取与表征数据匹配与比对传统人脸识别方法主成分分析（PCA）线性判别分析（LDA）小波变换在人脸识别中的应用深度学习与人脸识别卷积神经网络

wml_JavaKill·2023-08-07 08:42

《学术小白的学习之路 09》基于困惑度和余弦相似度确定LDA最优主题数

一、第一种基于困惑度1.1导入文本fromgensimimportcorpora,modelsdefldamodel(num_topics):cop=open(r'C:\Users\N\Desktop\senti_data(负).csv',encoding='gb18030')train=[]forlineincop.readlines():line=[word.strip()forwordinl

驭风少年君·2023-08-04 06:59

降维算法总结（超全！附代码）

二、数据降维原理三、主成分分析(PCA)降维算PCA代码实现四、其他降维算法及代码地址效果总览及代码地址KPCA(kernelPCA)LDA(LinearDiscriminantAnalysis)MDS

SeafyLiang·2023-08-02 15:47

gensim conherence model C_V 值与其他指标负相关BUG

在我用gensim3.8.3conherencemodel分析京东评论主题模型时，C_V与npmi、u_mass出现了强烈的皮尔逊负相关：这些地方也反映了类似问题：https://github.com/

ElienC·2023-07-28 02:56

机器学习之线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）

1线性判别分析介绍1.1什么是线性判别分析线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，简称LDA）是一种经典的监督学习算法，也称"Fisher判别分析"。

智慧医疗探索者·2023-07-27 07:11

数据降维：PCA、CCA、LDA、ICA的区别及适用场景

LDA：有监督学习，学习一个可分性最好的投影方向。相当于是白化(whitening)+P

liuz_notes·2023-07-26 12:45

【数据挖掘】PCA/LDA/ICA：A成分分析算法比较

一、说明在深入研究和比较算法之前，让我们独立回顾一下它们。请注意，本文的目的不是深入解释每种算法，而是比较它们的目标和结果。如果您想了解更多关于PCA和ZCA之间的区别，请查看我之前基于numpy的帖子：PCA美白与ZCA美白：2D视觉效果白化数据的过程包括转换，使得转换后的数据具有单位矩阵作为...towardsdatascience.com二、各类降维模型概念2.1PCA：主成分分析PCA是一

无水先生·2023-07-26 12:44

基于机器学习的情绪识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树

本文介绍一种基于机器学习的情绪识别算法，使用三种常见的分类算法：支持向量机（SVM）、线性判别分析（LDA）和决策树，通过对比这三种算法在情绪识别任务上的性能，选取最优的算法进行情

简简单单做算法·2023-07-25 15:32

基于mnist手写数字数据库识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树

目录1.算法理论概述1.1、MNIST手写数字数据库1.2、SVM算法1.3、LDA算法1.4、决策树算法2.部分核心程序3.算法运行软件版本4.算法运行效果图预览5.算法完整程序工程1.算法理论概述基于

简简单单做算法·2023-07-25 15:31

RocketMQ

1.1.3削峰1.2缺点1.2.1降低了系统的可用性1.2.2增加系统的复杂度1.2.3重复消费问题1.2.4消息的顺序消费问题1.2.5分布式事务1.2.6消息堆积问题2.RocketMQ2.1队列模型和主题模型

5detutu·2023-07-25 00:21

基于LDA的舆情分析项目

基于LDA和baidu-aip的舆情分析项目-腾讯云开发者社区-腾讯云概述本文主要分为数据获取（微博爬虫）、文本分析（主题抽取、情感计算）。

四月天03·2023-07-24 07:46

基于LDA主题模型文本分类

一、LDA整体思想LDA主题模型主要用于推测文档的主题分布，可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出根据主题进行主题聚类或文本分类。

四月天03·2023-07-24 07:46

主题模型大全LSA PLSA LDA HDP lda2vec

主题模型LSAPLSALDAHDP-LDAlda2vec引用近期文章更新预告主题模型所有主题模型都基于相同的假设：每个文档包含多个主题每个主题包含多个单词LSA将文章X单词矩阵进行SVD分解，分解为文章

无数据不智能·2023-07-19 08:16

Fortran lapck求数组的逆矩阵

矩阵的大小integer::info,lda,lwork,iinteger::ipiv(N)complex*16::A(N,N),inv_A(N,N),work(N*N)inv_A=A!

空花缱绻三分·2023-07-18 00:22

Fortran lapack求数组的特征值，特征向量

callzgeev('V','V',n,arr,lda,w,vl,ldvl,vr,ldvr,work,lwork,rwork,info)这个函数是求矩阵的特征值，且结果是双精度复数的情况，具体可以查MKL

空花缱绻三分·2023-07-18 00:50

机器学习工程师--隐马尔科夫链应用和主题模型

一：贝叶斯网络经典贝叶斯公式的理解：P(A|B)=P(A,B)/P(B)在B的条件下，A发生的概率等于，AB的联合概率除以B的先验概率。P(B|A)=P(B,A)/P(A)在A的条件下，B发生的概率等于，AB的联合概率除以A的先验概率。有P(A,B)=P(B,A)联合概率相等，就是A，B两个圆的交集。那么，P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)这样，就能交换条件概率的条件了。通常发生在B条

gaoyishu91·2023-07-16 12:59

【NLP入门教程】二十一、主题模型（LDA）

专栏地址：【NLP入门教程】当谈到主题模型时，最常用且广泛应用的模型之一就是LatentDirichletAllocation（潜在狄利克雷分配，简称LDA）。

晨星同行·2023-07-16 01:17

图像特征检测(python代码实例)

实验所需的图片用下面这俩就可以box.pngbox_in_scene.pngSIFTSIFT描述子最大的问题在于计算量大、效率不高,不利于后面的特征点匹配.事实上,并不是所有维都在匹配中有着实质性的作用.因而可以用PCA、LDA

ZATuTu丶·2023-07-15 22:32

Python数据分析案例14——文本计算TF-IDF值和LDA主题模型

本次案例教大家怎么进行文本的TF-idf值的计算，并且使用这个相应的词向量进行LDA文本主题模型的构建，然后画出每个主题的重要词汇的词云图。任何文本数据，只要是很多条文本，都能进行上面的建模操作。

阡之尘埃·2023-07-14 22:16

LDA模型：建立词典+文本数量+建立文档TF-IDF+LDA模型拟合

1.LDA模型简介（节选自百度百科）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。

SpinMeRound·2023-07-14 21:01

编辑距离算法（Levenshtein Distance Algorithm）的概念理解及其应用

可用的编辑操作包括：-将某个字符替换为另一个字符-插入字符-删除字符LevenshteinDistance公式定义：将两个字符串a,b的LevenshteinDistance表示为LDa,b(|a

zdm_0301·2023-07-14 07:32

机器学习 | 实验五：LDA

LDA的思想：“投影后类内方差最小，类间方差最大”。即数据在低维度上进行投影，投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大。

啦啦右一·2023-06-24 04:57

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