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机器学习强基计划1-4：从协方差的角度详解线性判别分析原理+Python实现

2协方差与协方差矩阵3LDA原理推导3.1约束条件3.2数值优化4Python实现4.1计算类内散度矩阵4.2计算模型参数4.3可视化0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用

Mr.Winter`·2022-09-28 12:53

报错RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasGemmEx( handle, opa,

CUDAerror:CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILEDwhencallingcublasGemmEx(handle,opa,opb,m,n,k,&falpha,a,CUDA_R_16F,lda

dear_queen·2022-09-24 15:25

饭店点餐系统的需求分析_酒店评论的情绪分析主题建模

饭店点餐系统的需求分析Webscraping,Sentimentanalysis,LDAtopicmodeling网站抓取，情感分析，LDA主题建模项目概况(ProjectOverview)Inthisproject

weixin_26721705·2022-09-22 21:08

[自然语言处理]文本主题相关(TF-IDF/LDA/Sentence-BERT)

微博热搜低频用户·2022-09-21 17:39

jupyter notebook使用pyLDAvis报错ModuleNotFoundError: No module named ‘pyLDAvis‘

但是在输入以下语句时发生了报错：报错代码段：importpyLDAvisimportpyLDAvis.sklearnpyLDAvis.enable_notebook()pyLDAvis.sklearn.prepare(lda

高考坐后排的边牧·2022-09-20 07:59

pyLDAvis.gensim.prepare(lda,corpus,dictionary)出现OSError: [Errno 22] Invalid argument错误

用pyLDAvis做文本聚类的时候，在jupyternotebook上是Invalidargument的错误，在pycharm上是joblib.externals.loky.process_executor.TerminatedWorkerError的错误，试了好久才发现问题在哪，设置n_jobs=1，改为单线程即可

weixin_43936680·2022-09-20 07:57

解决ERROR:‘No module named ‘pyLDAvis.gensim‘

在LDA可视化时，需要importpyLDAvis.gensimasgensimvis，但是我出现了错误：‘ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'pyLDAvis.gensim

she_is_brilliant·2022-09-20 07:19

解决 No module named ‘pyLDAvis.gensim‘

正确写法：importpyLDAvis.gensim_modelsvis_=pyLDAvis.gensim_models.prepare(lda_,corp

AG南山·2022-09-20 07:18

no module namedpyLDAvis.gensim

现在改为importpyLDAvis.gensim_modelsasgensimvispyLDAvis.enable_notebook()'''lda:计算好的话题模型corpus:文档词频矩阵dictiona

qq_42041648·2022-09-20 07:09

Python实现线性判别分析教程

但当预测变量有多种可能时，则一般会使用线性判别分析（lineardiscriminantanalysis,简称LDA).线性判别分析线性判别分析的场景举例：给定高校篮球运动员的场均篮板和得分，预测他们会被三个高校中的一个录取

梦想画家·2022-09-17 18:42

机器学习特征选择方法介绍及python实现

python实现综述一、过滤法1.方差选择法2.相关系数法3.互信息熵法4.F检验二、包裹法递归式特征消除(RFE)三、嵌入法1.基于惩罚项的特征选择法2.基于树模型和GBDT的特征选择法四、降维1.PCA2.LDA

大虾飞哥哥·2022-09-11 07:57

PCA与SVD

数据样本稀疏、距离计算困难等问题是所有机器学习方法共同面临的严重障碍，即我们常说的维度灾难为解决该问题，主要提出了两种解决方法监督降维方法：线性判别分析LDA无监督降维方法：PCA

昨日啊萌·2022-09-05 21:21

从协方差的角度详解线性判别分析原理+Python实现

线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)的核心思想是：将给定训练集投影到特征空间的一个超平面上，并设法使同类样本投影点尽可能接近，异类样本投影

程序员老华·2022-08-27 17:28

机器学习入门-西瓜书总结笔记第三章

西瓜书第三章-线性模型一、基本形式二、线性回归三、对数几率回归四、线性判别分析LDA五、多分类学习六、类别不平衡问题一、基本形式后续还要进行精简“线性模型”（linearmodel）试图学得一个通过属性得线性组合来进行预测的函数

一入材料深似海·2022-08-27 07:09

【进阶版】机器学习之隐马尔可夫模型、条件随机场、LDA话题模型（21）

机器学习配套资源推送进阶版机器学习文章更新~点击下方下载高清版学习知识图册概率图模型隐马尔可夫模型(HMM）HMM评估问题HMM解码问题HMM学习问题马尔可夫随机场（MRF）条件随机场（CRF）学习与推断变量消去信念传播LDA

王小王-123·2022-08-25 07:32

【进阶版】机器学习之特征降维、超参数调优及检验方法（04）

机器学习配套资源推送进阶版机器学习文章更新~点击下方下载高清版学习知识图册线性判别分析（LDA）主成分分析（PCA）超参数调优检验方法每文一语欢迎订阅本专栏，持续更新中~本专栏包含大量代码项目，适用于毕业设计方向选取和实现

王小王-123·2022-08-23 15:08

机器学中的参数估计

chinpion·2022-08-17 07:34

NLP复习1

正文一.文本表示方法：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

StellaLiu萤窗小语·2022-08-15 07:49

文本聚类（一）—— LDA 主题模型

目录文本聚类一、LDA主题模型1.1加载数据集1.2数据清洗、分词1.3构建词典、语料向量化表示1.4构建LDA模型1.5模型的保存、加载以及预测1.6小结Updatelog2021.07.08：主要上传停用词表

dfsj66011·2022-08-14 20:22

使用gensim中的lda模型训练主题分布

一直在寻找各种大神的LDA算法，不过调试一直没有成功，最后还是选择使用gensim的LDA工具来训练自己的文本数据吧。

accumulate_zhang·2022-08-14 20:52

基于主题模型的聚类算法

目前比较常用的基于主题聚类算法有LDA和PLSA等，其中LDA是PLSA的一个“升级”，它在PLSA的基础上加了Dirichlet先验分布，相比PLSA不容易产生过拟合现象，LDA是目前较为流行的用于聚类的主题模

林林同學·2022-08-14 20:21

主题聚类模型

因为需要对文件的主题，做聚类分析，得到本体或者文件所属类别，尝试了现有的两种非常常用的聚类手段，K-means均值聚类和LDA主题聚类模型（主题-词语，文件-主题分布）可参考资料：LDA模型：https

追光女孩儿·2022-08-14 20:19

机器学习之文本挖掘—基于R语言

机器学习之文本挖掘—基于R语言文本挖掘框架与方法LDA模型实战分析1.数据理解与准备2.模型构建与模型评价1.词频分析与主题模型文本挖掘框架与方法将大写字母转化为小写字母删除数字删除标点符号剔除停用词词干提取词语替换

阿强真·2022-08-12 21:30

TextCNN 模型完全解读及 Keras 实现

1、初识TextCNN最近在做寿命预测问题的研究中，拿到的数据为一维的数据，传统的数据预处理方法主要有PCA、LDA、LLE等，考虑到应用CNN进行特征的提取，从而提高预测的精度。

Python中文社区·2022-08-03 19:06

机器学习笔记（6）——线性回归&逻辑回归

提示：配合西瓜书食用更佳~目录机器学习笔记（6）——sklearn实现线性回归&逻辑回归1、线性回归西瓜书线性回归代码sklearn实现一元线性回归sklearn实现多元线性回归线性判别分析LDA2、逻辑回归损失函数

朝荣·2022-07-29 07:47

基于双层主题模型的技术演化分析框架及其应用

分别采用基于LDA和基于NMF的双层主题模型识别动态主题,通过主题内一致性和差异度指标评价两种方法的技术主题识别效果,对比选定最优方法,从主题成长性和重要性方面进行技术主题演化分析。

米朵儿技术屋·2022-07-28 18:44

【秋招基础知识】【1】特征降维方法 PCA+LDA

一、主成分分析PCA（PrincipalComponentAnalysis）PCA是一种无监督特征降维方法(也可以认为是特征提取方法，从高维提取出低位)，在降维的同时保留尽可能多的信息。PCA的目标是让样本之间的方差（衡量样本分散的程度）尽可能大（分散能够防止几个点投影至同一个点的情况）。PCA的执行步骤：给定n个d维样本xi，想要将维度降到k。1.将原始数据按行组合成n*d矩阵。2.将所有样本特

爱吃蛋炒饭的小老鼠·2022-07-28 17:08

[转]NLP关键词提取方法总结及实现

ac016f8256f54c4b8c8784e99bccf28a(ps：作者同意转发，如果想了解更多，请阅读全文)目录一、关键词提取概述二、TF-IDF关键词提取算法及实现三、TextRank关键词提取算法实现四、LDA

致Great·2022-07-28 07:17

机器学习（周志华）第一章至第三章笔记

1.4归纳偏好1.5发展历程2模型估计与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4比较检验2.5偏差和方差3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（LDA

YJY131248·2022-07-23 13:44

Task02：详读西瓜书+南瓜书第3章线性模型

多元函数的一阶导数）Hession（海塞）矩阵（多元函数的二阶导数）多元函数的凸函数判定多元线性回归模型策略求解ω和b对数几率回归策略和算法线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis–LDA

weixin_45592399·2022-07-14 07:42

R语言惩罚逻辑回归、线性判别分析LDA、广义加性模型GAM、多元自适应回归样条MARS、KNN、二次判别分析QDA、决策树、随机森林、支持向量机SVM分类优质劣质葡萄酒十折交叉验证和ROC可视化

原文链接:http://tecdat.cn/?p=27384原文出处：拓端数据部落公众号介绍数据包含有关葡萄牙“VinhoVerde”葡萄酒的信息。该数据集有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和质量。固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH、硫酸盐和酒精是自变量

拓端研究室·2022-07-05 07:21

R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、广义加性模型GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类优质劣质葡萄酒

原文链接:http://tecdat.cn/?p=27384介绍数据包含有关葡萄牙“VinhoVerde”葡萄酒的信息。该数据集有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和质量。固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH、硫酸盐和酒精是自变量并且是连续的。质量是因变量，

·2022-06-27 16:03

机器学习西瓜书——第三章线性模型

文章目录线性回归对数几率回归线性判别分析(LDA)高斯判别分析多分类问题类别不平衡问题代码实现线性回归Logistic回归SGDRegressor局部加权线性回归线性判别分析(LDA)高斯判别分析多项式回归线性模型形式简单

一蓑烟雨晴·2022-06-27 13:14

计算机组成原理课后习题答案二

AR、DR、AC2.STAR1，(R2)PC0,G,ARiR/=RDR0,G,ARiR20,G,ARiR10,G,DRiR/=WPC->ARM->DRDR->IRR2->ARR1->DRDR->M3.LDA

weixin_34318272·2022-06-23 13:31

【基础机器学习算法原理与实现】使用感知器算法LDA、最小二乘法LSM、Fisher线性判别分析与KNN算法实现鸢尾花数据集的二分类问题

对感知器算法LDA、最小二乘法LSM的伪逆法与梯度下降法、Fisher线性判别分析与KNN算法进行了实现与分析，其中前三种算法都是对一次线性回归的求解。

Morizen·2022-06-20 07:15

【分类模型】基于BP神经网络、SOftmax分类器、KNN、LDA、贝叶斯网络实现气体数据分类附matlab代码

1简介本文以气体传感器收集的数据来训练几种不同的分类器，并测试了正确率这里仅演示了最基本的使用方法，各个参数的设定还是参考帮助文档为好。数据来源：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Gas+Sensor+Array+Drift+Dataset数据分为6类气体，由不同的时间段采集，并由时间段分成了10个数据集，各个数据集的详细情况可以见网站的说明。总之，这里

matlab_dingdang·2022-06-15 11:20

个人总结：降维特征抽取与特征选择

比如PCA和LDA即为一种特征映射的方法。还有基于神经网络的降维等。（2）特征选择：过滤式（打分机制）：过滤，指的是通过某个阈值进行过滤。比如经常会看到但

yyhhlancelot·2022-06-11 17:42

特征工程之降维(LDA)

1.LDA是一种特征抽取的技术，用于分类任务的降维方法2.其目标是向最大化类间差异，最小化类内差异的方向投影3.LDA算法实现大致有六步：标准化数据集，均值化每个类别向量，计算类内散度矩阵和类间散度矩阵

整得咔咔响·2022-06-11 17:40

使用主成分分析(PCA)进行特征降维

不同于线性判别分析(LDA)，PCA不需要数据集中包含类别标签，其核心思想是将高维特征映射到新的空间后，按照新空间各个特征重要性有序选取坐标轴。

唐犁·2022-06-11 17:08

A Text-Based Analysis of Corporate Innovation

GustafBellstam)–论文精读文章目录AText-BasedAnalysisofCorporateInnovation(GustafBellstam)--论文精读核心速览问题背景方法论研究方法细节通过LDA

PD我是你的真爱粉·2022-06-06 10:59

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。

南上加南·2022-06-06 07:57

预处理--python实现用scikit-learn实现的线性判别分析（LDA）

python实现用scikit-learn实现的线性判别分析（LDA）线性判别分析（LDA）可用于特征提取以提高计算效率和减少在非正则化过程中因维数过高而造成的过拟合。

糯米君_·2022-06-04 07:12

机器学习——K-means（聚类）与人脸识别

K-means算法原理2.K-means算法流程3.K-means算法分析1.优点2.缺点二、K-means聚类的简单实践及可视化三、K-means实现人脸与物体聚类及可视化1.数据导入2.K-means聚类3.LDA

@李忆如·2022-05-31 07:32

《学术小白的实战之路》01 LDA-Word2Vec-TF-IDF组合特征的机器学习情感分类模型研究

书山有路勤为径，学海无涯苦作舟三更灯火五更鸡，正是男儿读书时一、传统的机器学习分类模型1.1对文本的数据进行分词数据样式自定义分词词典、去除停用词，分词#--------------------------------------------------已经分好词就不需要这个----------------------------------------#-*-coding:utf-8-*-imp

驭风少年君·2022-05-29 07:45

使用Gensim进行主题建模（一）

LatentDirichletAllocation（LDA）是一种流行的主题建模算法，在Python的Gensim包中具有出色的实现。然而，挑战在于如何提取清晰，隔离和有意义的高质量主题。

yinghe_one·2022-05-21 07:36

pythonlda模型_lda主题模型python实现篇_主题模型TopicModel：通过gensim实现LDA

使用pythongensim轻松实现lda模型。gensim简介gemsim是一个免费python库，能够从文档中有效地自动抽取语义主题。

小叮当做事小丁当·2022-05-21 07:58

lda主题模型python实现篇_主题模型TopicModel：通过gensim实现LDA