lda主题模型

机器学习中的数学 -强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用

http://leftnoteasy.cnblogs.com,本文可以被全部的转载或者部分使用，但请注明出处，如果有问题，请联系[email protected]前言：   上一次写了关于PCA与LDA
baobei0112·2016-02-25 14:00

LDA论文学习笔记

以下内容节选自DavidM.Blei的论文《LatentDirichletAllocation》主要是选自LDA的处理流程部分，可能理解上有很大的偏差，或者表达上有问题，如有误导还想大家多多指教。 
vs412237401·2016-02-04 11:00

文本分析之TFIDF/LDA/Word2vec实践

使用TFIDF/LDA来对中文文档做主题分类，TFIDFscikit-learn也有实现，中文的先做分词处理，然后生成向量，根据向量去做主题聚类
vs412237401·2016-02-03 10:00

PCA人脸识别学习及实现

人脸识别主要方法：.Eigenfaces，PCA（PrincipalComponentAnalysis），TurkandPentland，1991.Fisherfaces，LDA（LinearDiscriminantAnalysis
eastlhu·2016-02-01 15:35

lda的变分推理

   上文， lda原理及变形 ，我们提到 e-step我们要用变分推理的方法求解如下的优化问题：            所以，这里用了其他的方法来求解。      
nywsp·2016-01-29 15:00

lda 原理以及变形

1.为什么要使用lda？
nywsp·2016-01-27 19:19

lda 原理以及变形

 1.为什么要使用lda？    
nywsp·2016-01-27 19:00

hue 安装文档

devellibxslt-devel yuminstall-y mysql-developenldap-devel python-simplejson gmp-develyuminstall-y rsyncpython-lda
tanj123·2016-01-27 13:00

如何构建停用词列表

    在实际使用机器学习文本分类算法(比如lda,bayes,k-means)的过程中，会发现文档的预处理非常重要，如果包含太多杂词，则算法效果往往会大打折扣。
poised·2016-01-26 16:00

google PLDA + 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。
tanglizhe1105·2016-01-20 16:00

LDA主题模型试验

前段时间研究了一下爬虫，正好用它从csdn主页“大数据”、“移动开发”、“软件开发”三个栏目下爬取了一些技术资讯文章，从每个栏目下各取20片文档，看看能否用用LDA主题模型从中提取一些有意义的关键词，三个栏目下的文章都放在文本文件里
LJBlog2014·2016-01-18 22:49

SparkMLlib之六：Clustering

Spark支持下面的模型K-meansGaussianmixturePoweriterationclustering(PIC)LatentDirichletallocation(LDA)Bisectingk-meansStreamingk-meansK-meansk-means
u012432611·2016-01-16 14:00

机器学习之降维算法1-线性判别分析（LDAyuanwen）

原文作者：warmyellow链接：http://blog.csdn.net/warmyellow/article/details/5454943一．LDA算法概述：线性判别式分析(LinearDiscriminantAnalysis
dahuacai·2016-01-12 12:50

matlab 工具之各种降维方法工具包，下载及使用教程，有PCA， LDA， 等等。。。

最近跑深度学习，提出的feature是4096维的，放到我们的程序里，跑得很慢，很慢。。。。于是，一怒之下，就给他降维处理了，但是matlab自带的什么pca(),princomp()函数，搞不清楚怎么用的，表示不大明白，下了一个软件包：名字：MatlabToolboxforDimensionalityReduction链接：http://lvdmaaten.github.io/drtoolbox
凌云志##王逍·2016-01-09 21:00

LDA主题模型学习心得

LDA主题模型LDA简介LDA模型：LatentDirichletAllocation是Blei等人于2003年提出的基于概率模型的主题模型算法，它是一种非监督机器学习技术，可以用来识别大规模文档集或预料库中的潜在隐藏的主题信息
frankstars·2016-01-04 23:13

LDA主题模型学习心得

LDA主题模型LDA简介LDA模型：LatentDirichletAllocation是Blei等人于2003年提出的基于概率模型的主题模型算法，它是一种非监督机器学习技术，可以用来识别大规模文档集或预料库中的潜在隐藏的主题信息
a101070096·2016-01-04 23:00

常用OpenLDAP命令

 {SSHA}uOnjzR+gknb0ATtVwK9bRsiV2fbOvlTyldapadd-x-D"cn=Manager,dc=clouderachina,dc=com"-W-fuser.ldif lda
littlesuccess·2016-01-04 18:00

使用LFM（Latent factor model）隐语义模型进行Top-N推荐[转]

隐语义模型LFM和LSI，LDA，TopicModel其实都属于隐含语义分析技术，是一类概念，他们在本质上是相通的，都是找出潜在的主
onmyway_1985·2016-01-02 19:00

机器学习--主题模型&检测劣质答案

3、选择主题个数主题模型通常是一个面向目标的终端服务，在这种情况下，你具体选择了哪些参数并不总是很重要，不同的主题数或者参数值会得到效果几乎相同的系统。主题模型允许每个文档出现在
anualday·2015-12-24 12:00

Spark LDA 主题预测

关于LDA模型训练可以参考：SparkLDA主题抽取开发环境：spark-1.5.2，hadoop-2.6.0，spark-1.5.2要求jdk7+。
poised·2015-12-23 11:00

语义分析的一些方法(中篇)

2.1TopicModel首先介绍主题模型。说到主题模型，第一时间会想到pLSA，NMF，LDA。关于这几个目前业界最常用的主题模型，已经有相当多的介绍了，譬如文献[60，64]。在这里
xinshen1860·2015-12-22 23:00

Spark LDA 主题抽取

关于LDA的具体理论等可以自行google。主题预测请参考：SparkLDA主题预测开发环境：spark-1.5.2，hadoop-2.6.0，spark-1.5.2要求jdk7+。
poised·2015-12-22 20:00

多元统计分析及R语言建模-第6章 判别分析

#第6章判别分析#线性判别分析函数lda()的用法lda(formula,data,...)
可米_俊俊·2015-12-21 16:31

机器学习常用算法（LDA,CNN,LR）原理简述

1.LDALDA是一种三层贝叶斯模型，三层分别为：文档层、主题层和词层。该模型基于如下假设：1）整个文档集合中存在k个互相独立的主题；2）每一个主题是词上的多项分布；3）每一个文档由k个主题随机混合组成；4）每一个文档是k个主题上的多项分布；5）每一个文档的主题概率分布的先验分布是Dirichlet分布；6）每一个主题中词的概率分布的先验分布是Dirichlet分布。文档的生成过程如下：1）对于文
闻波·2015-12-21 14:00

机器学习之——强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用

http://leftnoteasy.cnblogs.com,本文可以被全部的转载或者部分使用，但请注明出处，如果有问题，请联系[email protected]前言：   上一次写了关于PCA与LDA
kavy·2015-12-18 16:00

机器学习之——线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)

  http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/08/lda-and-pca-machine-learning.html  本文由LeftNotEasy
kavy·2015-12-18 16:00

LDA理解以及源码分析（二）

LDA系列的讲解分多个博文给出，主要大纲如下：LDA相关的基础知识什么是共轭multinomial分布Dirichlet分布LDAintextLAD的概率图模型LDA的参数推导伪代码GibbsLDA++
pirage·2015-12-09 17:00

LDA理解以及源码分析（一）

LDA系列的讲解分多个博文给出，主要大纲如下：LDA相关的基础知识什么是共轭multinomial分布Dirichlet分布LDAintextLAD的概率图模型LDA的参数推导伪代码GibbsLDA++
蜡笔大龙猫·2015-12-09 17:15

LDA理解以及源码分析（一）

LDA系列的讲解分多个博文给出，主要大纲如下：LDA相关的基础知识什么是共轭multinomial分布Dirichlet分布LDAintextLAD的概率图模型LDA的参数推导伪代码GibbsLDA++
pirage·2015-12-09 17:00

使用LFM（Latent factor model）隐语义模型进行Top-N推荐

隐语义模型LFM和LSI，LDA，TopicModel其实都属于隐含语义分析技术，是一类概念，他们在本质上是相通的，都是找出潜在的主题或分类。
·2015-12-09 10:13

Laplacian Eigenmaps 拉普拉斯特征映射

LaplacianEigenmaps 继续写一点经典的降维算法，前面介绍了PCA,LDA，LLE，这里讲一讲LaplacianEigenmaps。
qq_18343569·2015-12-08 21:00

Spark LDA

关于LDA的理论部分，参考其他博客（链接待定），本文主要记录spark中LDA的实现。spark1.4版本的LDA原文比较简单，下面主要是以翻译官网为主。
pirage·2015-12-08 16:00

LDA文档主题生成模型

基础知识：LDA: latentdirichletallocation，又名潜在狄利克雷分布，是非监督机器学习技术，用于识别文档集中潜在的主题词信息。
qingyuanluofeng·2015-12-08 16:00

判别模型:(LDA),QDA,KNN以及逻辑斯蒂回归（二）

四种方法的比较：逻辑斯蒂和LDA方法是紧密相连的，都产生线性决策边界，两者只是在拟合过程中有一些差异，所以两者得到的结果应该是接近的，但当LDA的前提假设-观测服从每一类协方差矩阵都相同的高斯分布-成立时
Distrlili·2015-12-06 21:20

人脸识别经典算法三：Fisherface（LDA）

Fisherface所基于的LDA（LinearDiscriminantAnalysis，线性判别分析）理论和特征脸里用到的PCA有相似之处，都是对原有数据进行整体降维映射到低维空间的方法，LDA和PCA
刺猬的温驯·2015-12-06 12:00

LDA算法 (主题模型算法) 学习笔记

LDA就是其中一种很NB的方法。LDA有着很完美的理论支撑，而且有着维度小等一系列优点。本文对LDA算法进行介绍，欢迎批评指正。 本文目录
Gu Feiyang·2015-12-04 23:00

lda主题模型

其实这篇文章也可以叫gibbs抽样在lda主题模型中的应用。lda里的重头戏就是gibbs抽样。
u014568921·2015-12-02 19:00

四大机器学习降维算法：PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps

引言机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数f:x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。f可能是显式的或隐式的、线性的或非线性的。目前大部分降维算法处理向量表达的数据，也有一些降维算法处理高阶张量表达的数据。之所以
qq_18343569·2015-12-02 14:00

数据挖掘学习清单

条件推荐相关性检验协同过滤推荐算法分类朴素贝叶斯LRSVM聚类KMeansDBScanCHAMELEONGMM决策树ID3C4.5AdaboostGBDT关联规则挖掘AprioriFP-Tree序列标记HMM1HMM2MEMMCRF主题模型
oywl2008·2015-11-30 12:00

主成分分析（Principal components analysis）-最大方差解释

在写这篇之前，我阅读了PCA、SVD和LDA。这几个模型相近，却都有自己的特点。本篇打算先介绍PCA，至于他们之间的关系，只能是边学边体会了。
GarfieldEr007·2015-11-27 11:00

机器学习笔记_降维_1:LDA(fisher)

LDA分类器（2分类问题）存在超平面将两类数据分开，存在旋转向量，将两类数据投影到1维，并且分开.通过矩阵w将数据x投影到yy=w¯Tx寻找阈值w0,y≥w0，为类C1,否则是类C2LDA算法设C1有N1
mijian1207mijian·2015-11-25 23:00

了解微软开源核心机器学习技术DMTK

开源版DMTK包含了目前世界上最大规模的主题模型和分布式词向量模
阿川2015·2015-11-25 20:42

了解微软开源核心机器学习技术DMTK

开源版DMTK包含了目前世界上最大规模的主题模型和分布式词向量模
阿川2015·2015-11-25 20:42

史上最好的LDA(线性判别分析)教程

一、前言最近由于研究需要，要用到线性判别分析(LDA)。
jnulzl·2015-11-17 22:19

强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用

出处：http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html前言：   上一次写了关于PCA与LDA
weilianyishi·2015-11-16 14:00

建议的程序员学习LDA算法的步骤

建议的程序员学习LDA算法的步骤 - Waleking的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET 建议的程序员学习LDA算法的步骤 分类： 机器学习 2012-02-18 20
·2015-11-13 19:41

plda - A parallel C++ implementation of fast Gibbs sampling of Latent Dirichlet Allocation - Google Project Hosting

- Google Project Hosting plda is a parallel C++ implementation of Latent Dirichlet Allocation (LDA
·2015-11-13 12:29

LDA-线性判别分析（一）

  本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料
·2015-11-13 11:05

LDA-线性判别分析（二）

本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料。
·2015-11-13 11:03

LDA-线性判别分析（三）

本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料。
·2015-11-13 11:03
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