SMOTE在处理样本不均衡问题时，一种常用的方法是使用“自动重采样”方法。这种方法通过在训练数据中多次重复某些样本来平衡样本数量。具体来说，假设你正在使用 scikit-learn，你可以使用 imblearn 库中的 SMOTE 类来解决这个问题。下面是一个使用 SMOTE 类进行自动重采样的简单示例：# 首先，导入所需的库
from sklearn.datasets import make_c
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2024-03-29 20:20:15
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python实现sklearn的基本操作流程，sklearn预处理方法，sklearn基础算法的使用，以及sklearn模型的选择方法。一、数据的获取与分析1.读取数据2.分析数据二、数据的预处理如果目标字段为数字型StandardScaler()MinMaxScaler()VarianceThreshold()如果目标字段为文本字段TfidfVectorizer()CountVectorize
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2024-03-31 10:52:06
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class sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,n_jobs=1)线性回归作为一种最简单，但却是最常用的方法。参数：fit_intercept:说明：是否对训练数据进行中心化,即是否需要b值，若果为False，则不需要。normalize说明：是否对数据进行归一化处
1.线性判别分析概述线性判别分析(LDA)是一种经典的线性学习方法，在二分类问题上最早由Fisher提出，亦称“Fisher判别分析”。LDA在模式识别领域中由非常广泛的应用。LDA的思想非常朴素：给定训练样例集，设法将样例投影到一条直线上，使得同类阳历的投影点尽可能接近，异类样例的投影点尽可能远离；在对新样本进行分类时，将其投影到同样的这条直线上，再根据投影点的位置来确定新样本的类别，LDA的思
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2024-05-16 04:57:32
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LDA 作为文本分析中非常有用的算法，无论是在学术界还是工业界都已被广泛运用。本文是写给自己的 LDA 理解指南。更新历史2017.05.03: 完成初稿关于 LDA 算法，网上的资料不胜枚举，除了 wiki，我最推荐 《 LDA 漫游指南》。那么为什么我还要自己写一篇呢？一是加深理解，二是给出我在工作中应用 LDA 的一些思考。基础知识我们首先需要知道的是，LDA 是一种无监
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2024-05-26 21:50:34
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本文主要在Spark平台下实现一个机器学习应用，该应用主要涉及LDA主题模型以及K-means聚类。通过本文你可以了解到：文本挖掘的基本流程LDA主题模型算法K-means算法Spark平台下LDA主题模型实现Spark平台下基于LDA的K-means算法实现1.文本挖掘模块设计1.1文本挖掘流程文本分析是机器学习中的一个很宽泛的领域，并且在情感分析、聊天机器人、垃圾邮件检测、推荐系统以及自然语言
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2024-08-01 21:07:40
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文章目录word2vecglove你知道几种词向量的方法？你认为为什么BERT能达到这么好的效果？注意力机制你了解多少，或者说你了解哪几种？Add & Norm模块的作用: LN BNattention和self-attention的区别Seq2seq Attentiontransformerelmobertgpt gpt-2CGANPCA降维 LDA协同过滤VGG16LSTM RNN
大家好，之前大家对于这篇文章有很多的疑问，包括数据啦，代码啦，所以今天我再次修改一下这篇文章，并且集中解释一下大家的疑惑。在LDA 的第一步，都是分词，在这里我定义一个方法，一个对于句子进行分词，并加载停用词与自定义词典。关于停用词大家可以自己在网上找一份，import jieba
import jieba.analyse
from pandas.core.frame import D
# 如何实现"LDA困惑度 Python"
作为一名经验丰富的开发者，我将向你展示如何使用Python实现LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型的困惑度计算。首先，我们需要了解LDA模型的基本原理和流程，然后逐步实现计算困惑度的步骤。
## LDA模型流程
下面是实现LDA模型困惑度的整体流程，我们将使用Python中的gensim库来实现：
```markdo
原创
2024-05-16 06:41:20
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由上一篇可知LDA主要有两个任务：对现有文集确定LDA模型参数α、η的值；或对一篇新文档，根据模型确定隐变量的分布p(β,z,θ|w,α,η)。由于无法直接求出这个后验分布，因此可以考虑使用Laplace近似、变分近似、MCMC、Gibbs采样法等算法求解。 1、变分推断（variational inference）我们希望找到合适的α、η使对似然函数最大化，并求出隐变量的条件概率分布：
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2024-08-23 13:48:39
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# 使用 Python 计算 LDA 的困惑度
主题介绍：LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种主题模型，用于从文档集合中识别潜在的主题。困惑度（Perplexity）是评估 LDA 模型性能的重要指标。本文将指导你如何用 Python 计算 LDA 的困惑度，适合刚入行的小白。
## 整体流程
在开始之前，我们首先梳理一下整个计算 LDA 困惑度的流程，如下
原创
2024-09-10 05:07:42
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# LDA（潜在狄利克雷分配）及其困惑度在R语言中的应用
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种主流的主题模型，用于从大量文本数据中提取潜在主题。它可以帮助我们理解文档集中的主要内容。同时，困惑度（Perplexity）是用来评估主题模型的一个重要指标。本文将围绕LDA和困惑度的概念，在R语言中进行详细的介绍，包括具体的代码示例及其解释。
## 什么是LDA？
LDA的概率解释LDA是一种文档主题生成模型，包括文档、主题、单词三层关系，LDA认为一篇文档中的每个单词应该给是这样生成的：首先以一定的概率选择了某个主题，之后再根据这个主题选择了某个单词。 上面这句话用概率来解释就是： 上面的式子中,D是某一篇文档，T是文档D对应的主题集合，W是根据T生成的单词。对于（1）式可能会有人困惑，为什么，我觉得可以这样理解：因为给定一篇文档的时候，我们并不知道这篇文
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2024-10-31 20:20:30
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http://www.52nlp.cn/lda-math-lda-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%BB%BA%E6%A8%A1LDA主题模型评估方法--Perplexityhttp://www.52nlp.cn/lda-math-lda-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%BB%...
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2016-01-22 17:59:00
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正经的理解LDA，分为以下5个步骤： 一个函数：gamma函数 四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布 一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架 两个模型：pLSA、LDA 一个采样：Gibbs采样 共轭分布与共轭先验： 所谓共轭分布就是指，我们这个先验概率和后验概率具有相同的函数形式。&n
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2024-07-24 12:15:53
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Improving Reliability of Latent Dirichlet Allocation by Assessing Its Stability Using Clustering Techniques on Replicated Runshttps://arxiv.org/pdf/2003.04980.pdf实现地址：https://github.com/JonasRieger/ld
LDA是文本分析中最常用、最受欢迎的主题模型，全称是latent Dirichlet allocation。Latent是潜在变量的意思，它在主题模型中对应的是潜在主题，即文档的主题研究者观测不到。Dirichlet中文翻译为狄利克雷，是一种数学分布的名字(Dirichlet distribution)。LDA所要解决的问题就是根据每个文档的用词规律挖掘出一堆文档背后隐藏的多个主题。更甚的是，LD
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2024-03-21 10:07:48
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# 引入sklearniris数据
from sklearn.datasets import load_iris
# 划分数据，训练/验证数据
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 转换器，转换为sparse矩阵或one-hot编码矩阵
from sklearn.feature_extraction import DictVe
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2024-07-01 17:09:09
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===========================================================================前几个星期听创新院的同事分享了LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型，便决定把它搞懂。LDA的数学模型还是比较好理解的，但LDA的计算过程涉及到一些比较复杂的统计估算技术，为了快速得到一个直观的理解，我先阅读了LDA的原
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2024-05-04 18:51:33
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一.PCA和LDA的区别 1.PCA 选择的是投影后数据方差最大的方向。由于它是无监督的，因此PCA 假设方差越大，信息量越多，用主成分来表示原始数据可以去除冗余的维度，达到降维。而LDA 选择的是投影后类内方差小、类间方差大的方向。其用到了类别标签信息，为了找到数据中具有判别性的维度，使得原始数据在这些方向上投影后，不同类别尽可能区分开二.确定 LDA (隐狄利克雷模型) 中主题的个数 1.将数
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2024-05-28 13:38:23
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