# LDA与LLM的比较：非监督机器学习的探索
机器学习是当今数据科学领域的重要组成部分，而其中的非监督学习技术则在处理没有标签的复杂数据集时显得尤为重要。在本文中，我们将比较两种流行的非监督学习技术：潜在狄利克雷分配（LDA）和大语言模型（LLM）。我将通过代码示例和可视化来说明这两者的不同之处。
## 什么是LDA？
LDA是一种主题建模技术，主要用于发现文档集合中的主题。它假设每个文档
前面几篇文章写了监督学习的一些算法，包括支持向量机，神经网络算法，线性回归，非线性回归等，这篇文章和后面几篇写一下非监督学习的一些算法，首先来写一下聚类（Clustering）算法。 首先来看一下非监督学习聚类中一个非常经典的算法：K-means算法，首先来回归一下基本概念1.归类： 聚类（clustering）属于非监督学习（unsupervised learning) 无类别标记（class
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2023-10-17 12:57:10
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前面写了分类和回归的一些算法，这些算法都属于监督学习，本篇的要讲的kmeans算法就属于非监督学习(unsupervised learning)中聚类问题的一个重要算法。监督学习与非监督学习有什么区别呢？监督学习训练所用的数据样例都是有类别标记(class label)的,而非监督学习所用的数据则不需要类别标记。先举个例子 上图中有一些点，横纵坐标是其两个特征值，现在想要把这些点进行标记归类。我
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2024-03-14 07:44:19
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在机器学习的领域，Python监督学习和非监督学习是两个非常重要的研究方向。本文将重点探讨这两种学习模式的差异、迁移、兼容性处理及实战案例，同时提供排错指南和生态扩展信息，以帮助读者更好地理解和应用这些技术。
## 版本对比
监督学习和非监督学习的特性差异关键在于数据标签的使用。监督学习通过已标记的数据进行训练，而非监督学习则处理未标记的数据。以下是两者在各个特性上的对比：
| 特性
线性判别分析LDA线性判别分析，英文Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA。LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用，在生物学大数据研究中同样也有广泛应用，比如前几个月的Sicence封面文章哈扎人菌群研究就使了此方法，因此我们有必要了解下它的算法原理[1]。LDA的思想LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集
在本章中，我们将重点介绍实施监督学习 - 分类。分类技术或模型试图从观察值中得出一些结论。在分类问题中，我们有分类输出，如“黑色”或“白色”或“教学”和“非教学”。在构建分类模型时，我们需要具有包含数据点和相应标签的训练数据集。例如，如果我们想检查图像是否是汽车。为了检查这一点，我们将构建一个训练数据集，其中包含与“car”和“no car”相关的两个类。然后我们需要使用训练样本训练模型。分类模型
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2023-11-10 12:35:35
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监督学习 必须明确目标变量的值，以便算法可以发现特征和目标变量之间的关系。给定一组数据，我们就该知道输出结果应该是什么样子，并且知道输出结果和输入结果之间有一个特定的关系。 样本集：训练数据+测试数据 训练样本 = 特征 + 目标变量（label: 分类-离散值/回归-连续值） 特征通常是训练样本集 ...
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2021-10-19 21:18:00
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无监督机器翻译是目前热门研究方向之一。在仅依赖单语数据情况下，实现语种间的翻译是一个具有实际意义并极赋挑战的任务。文章《Phrase-Based & Neural Unsupervised Machine Translation》，在前人的研究基础上做了些优化与改进，提出了神经机器翻译模型（NMT）和基于短语的统计机器翻译模型（PBSMT）的变体，利用更为合理的初始化，语言模型及迭代回译方
"MLK，即Machine Learning Knowledge，本专栏在于对机器学习的重点知识做一次梳理，便于日后温习，内容主要来自于《百面机器学习》一书，结合自己的经验与思考做的一些总结与归纳，本次主要讲解的内容是机器学习里的非监督学习经典原理与算法，非监督，也就是没有target（标签）的算法模型。"（欢迎关注微信公众号了解更多知识：SAMshare） IndexK-Mean聚类算
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2023-08-15 22:33:30
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# 机器学习LDA入门指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对机器学习中的LDA（Latent Dirichlet Allocation，潜在狄利克雷分配）感到陌生。不用担心，本文将为你提供一个详细的入门指南，帮助你理解并实现LDA。
## LDA流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解LDA的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2
原创
2024-07-27 09:42:58
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本文介绍两种聚类方法： K-means、DBSCAN， 讨论高斯混合模型， 并了解如何将它们用于密度估计、聚类和异常检测 ...
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2021-09-29 23:41:00
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监督学习算法之 LDA
原创
精选
2024-05-03 11:03:16
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第二章 模型评估与选择数据集的划分数据集的划分：训练集大约占样本的2/3~4/5bootstrap部分。给定一个包含m个样本的数据集D，采样产生数据集D'，每次有放回地从D中取一个样本放入D'，样本在m次采样中始终不被采到的概率是，取极限得到这样大约有36.8%的样本未出现在D'，D’作为训练集，D-D‘作为测试集，这样训练集也大约占了2/3bootstrap方法适用于数据集较小的情况，缺点是会改
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2023-09-22 16:14:55
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监督机器学习是一种常用的机器学习方法，它通过使用带有标签的训练数据集来训练模型，以便模型能够预测未标记数据的标签。在本文中，我们将详细介绍监督机器学习的原理、应用场景和代码示例。
## 监督机器学习的原理
监督机器学习的原理可以总结为以下几个步骤：
1. 数据收集：收集包含特征和标签的训练数据集。
2. 数据准备：将数据集分为训练集和测试集，并进行预处理，如缺失值填充、特征缩放等。
3. 模
原创
2023-11-05 04:24:14
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目录一、前言二、什么是LDA？三、LDA原理1.二分类问题2.多分类问题3.几点说明 四、算法实现一、前言 之前我们已经介绍过PCA算法，这是一种无监督的降维方法，可以将高维数据转化为低维数据处理。然而，PCA总是能适用吗？ 考虑如下数据点：
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2023-10-16 22:18:02
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机器学习是人工智能的一个分支，其中包括用于根据数据自动创建模型的算法 。 在较高的级别上，有四种机器学习：监督学习，无监督学习， 强化学习和主动机器学习。 由于强化学习和主动机器学习相对较新，因此有时会从此类列表中将其省略。 您也可以将半监督学习添加到列表中，这没错。 [理解机器学习的意义： 人工智能，机器学习和深度学习：您需要知道的一切 。 | 深度学习解释了 。 | 机器学习的解释 。 |
一、实验目的1．理解聚类的过程2．理解并掌握K-均值算法的过程3．理解PCA算法进行降维的原理和步骤二、实验内容及要求：1．实验数据：iris数据，一共150个数据，每个数据包含4个特征，假设样本类别未知，但已知类别数为3。2．实验要求1）采用PCA的方式将原始特征进行降维，要求降维后的特征能够保留原始特征80%以上的信息；2）将降维后的新特征在新的特征空间画出样本点；3）采用K-均值算法对降维后
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2024-03-30 09:03:36
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写在前面的话在聚类问题中，我们给定一个训练集，算法根据某种策略将训练集分成若干类。在监督式学习中，训练集中每一个数据都有一个标签，但是在分类问题中没有，所以类似的我们可以将聚类算法称之为非监督式学习算法。这两种算法最大的区别还在于：监督式学习有正确答案，而非监督式学习没有。比如上面这个训练集，非监督式学习有可能将它分成两类也可能是三类，到底哪种分类正确，因情况而定；有时候即便是给定了情况也不见得就
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2024-05-20 15:54:43
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# 非监督深度学习的实现流程
## 1. 确定问题和目标
在开始非监督深度学习之前，我们首先需要明确我们的问题和目标。非监督学习是一种无监督的学习方法，其目标是通过发现数据中的模式和结构来提取有用的信息。我们需要确定我们的数据集以及我们希望从中提取的信息。
## 2. 数据准备和预处理
在进行非监督深度学习之前，我们需要准备和预处理我们的数据。这包括清洗数据、处理缺失值、标准化数据等。
原创
2023-09-09 06:59:06
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# 非监督深度学习实现流程
本文将介绍如何实现非监督深度学习，并提供每一步所需的代码和解释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(数据准备) --> B(选择模型)
B --> C(训练模型)
C --> D(评估模型)
D --> E(调整模型)
```
## 甘特图
```mermaid
gantt
title 非
原创
2023-08-17 11:09:33
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