Introduction: 概率潜在语义分析简称pLSA(Probabilisticlatent semantic analysis)基于双模式和共现的数据分析方法延伸的经典的统计学方法。概率潜在语义分析应用于信息检索，过滤，自然语言处理，文本的机器学习或者其他相关领域。 &nbs
# 如何实现Python潜在类别模型
潜在类别模型（Latent Class Model，LCM）是一种统计模型，常用于处理分类数据。在Python中，我们可以使用`scikit-learn`和`pandas`库来实现这个模型。本文将详细介绍实现潜在类别模型的流程和步骤。
## 流程概述
以下是实现潜在类别模型的基本步骤：
| 步骤 | 内容描述 |
|------|----------|
由于论文需要用到此方法，这里做此学习记录，有需要的同学可一起学习进步。这里使用的软件为Mplus。一、潜在类别分析的基础知识潜在类别分析是潜在变量分析的一种，是将潜在变量理论与分类变量相结合的一种统计分析技术，是探讨存在统计学关联的分类外显变量背后的类别潜在变量的技术。ＬＣＡ的目的在于利用最少的潜在类别数目解释外显分类变量之间的关联，并使各潜在类别内部的外显变量之间满足局部独立的要求。１）潜在变量
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2023-11-27 06:16:36
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今天要介绍的就是潜在转换分析，这个东西就是LCA的纵向版本。是一个专门用来研究质变的统计技巧。有一句话叫做量变起质变，你怎么知道质变到底发生没有？就用潜在转换分析。 Latent transition analysis is an extension of LCA in which you estimate the probabilities of transit
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2024-04-22 21:20:57
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7 """
8 封装是面对对象的三大特征之一(另外两个是集成和多态)，它指的是将对象> 的信息隐藏在对象的内部，不允许外部程序直接访问对象内部信息，而是通> 过该类锁提供的方法来实现对内部信息的操作和访问
9 封装是面对对象编程语言对客观世界的模拟。对一个类或者对象进行良好的> 封装可以达到以下目的：
10 １隐藏类的实现细节
11 ２让使用者稚嫩沟
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2023-09-27 09:19:46
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LSA 背景介绍文本挖掘中，主题模型。聚类算法关注于从样本特征的相似度方面将数据聚类。比如通过数据样本之间的欧式距离，曼哈顿距离的大小聚类等。而主题模型，顾名思义，就是对文字中隐含主题的一种建模方法。比如从“人民的名义”和“达康书记”这两个词我们很容易发现对应的文本有很大的主题相关度，但是如果通过词特征来聚类的话则很难找出，因为聚类方法不能考虑到到隐含的主题这一块。那么如何找到隐含的主题呢？这个一
读前说明本人不太擅长计量模型分析，但是因为毕业论文原因要用到潜在类别分析LCA和潜在转变分析LTA，目前国内关于LCA的资料比较丰富，但是关于LTA的很少，硬着头皮学踩了不少坑，花了好几周时间，在此记录一下。本文不涉及详细的LCA和LTA模型讲解，主要内容是LTA的使用和实现方面。资料来源有关LTA的资料目前大部分都是英文的，有少部分中文文献有介绍，收集到的资料列表如下（不提供资料，请自行查找）：
# R语言中的潜在类别分析
## 引言
潜在类别分析（Latent Class Analysis, LCA）是一种统计方法，用于将一组观察数据划分为多个类别，这些类别是潜在的，无法直接通过观察到的数据获取。LCA常用于社会科学、市场研究和医疗研究等领域，通过揭示数据中的潜在结构，帮助我们了解不同组别的特征和行为。
本文将介绍如何在R语言中实现潜在类别分析，并通过示例来演示其实际操作和可视化效
原创
2024-10-09 06:50:45
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潜在类别分析是一种分析多元分类数据的统计技术。当观测数据以一系列分类响应的形式出现时- -例如，在民意调查、个人层面的投票数据、人与人之间可靠性的研究或消费者行为和决策中- -通常感兴趣的是调查观测变量之间的混淆来源，识别和表征相似案例的集群，并在许多感兴趣的变量中近似观测值的分布。潜在类别模型是实现这些目标的有用工具。 下面我们通过R语言poLCA包来演示一下，我们先导入R包和数据library
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2024-01-11 10:29:30
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1.潜类别模型概述 潜在类别模型(Latent Class Model, LCM; Lazarsfeld & Henry, 1968)或潜在类别分析(Latent Class Analysis, LCA)是通过间断的潜变量即潜在类别(Class)变量来解释外显指标间的关联，使外显指标间的关联通过潜在类别变量来估计，进而维持其局部独立性的统计方法（见图1-1）。其基本假设是，外显变
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2023-12-28 21:43:35
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潜在因子模型是一种常用的多元统计方法，用于探索观测数据中的潜在结构。其基本假设是观测变量之间存在一些未被观察到的潜在因子或隐变量，这些潜在因子通过载荷矩阵与观测变量相关联。载荷矩阵（loading matrix）是指描述每个潜在因子与观测变量之间关系的矩阵。将模型转化为矩阵形式，并对误差项进行标准化处理，使其满足方差为单位。最后，通过比较观测数据和其估计值的残差平方和来评价模型的拟合优度。假设潜在因子之间相互独立，且与观测变量无关。个观测变量与所有潜在因子之间的相关系数。个潜在因子，则载荷矩阵为。
原创
2023-04-19 17:26:51
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先用自己的话定义一下Logistic是什么东东：logistic回归是一种二分类器。在logistic回归中，有这样一道核心式子：。我把这里的叫做权重，把这里的叫做偏置（或阈值）。这条式子的作用就是：对于输入的特征，如果则将对应的归为一类，如果则将x归为另一类，其中,函数图像如下图：既然logistic是一种二分类器，那么这里的权重w和偏置b都是由训练样本训练得到的。训练集一般长这个样子：,其中是
1.BaggingBagging即套袋法，其算法过程如下：从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取n个训练样本（在训练集中，有些样本可能被多次抽取到，而有些样本可能一次都没有被抽中）。共进行k轮抽取，得到k个训练集。（k个训练集之间是相互独立的）每次使用一个训练集得到一个模型，k个训练集共得到k个模型。（注：这里并没有具体的分类算法或回归方法，我们可以根据
之前潜在类别分析已经给大家写的很详细了，不过都是基于R软件的，我发现一个很奇怪的地方哦，找我做潜类别的基本都
原创
2021-09-07 10:18:46
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六个模型的区别 SI-Modelimport scipy.integrate as spi
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# N为人群总数
N = 10000
# β为传染率系数
beta = 0.25
# gamma为恢复率系数
gamma = 0
# I_0为感染者的初始人数
I_0 = 1
# S
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2023-11-03 20:47:47
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# Python LGBM模型传入类别特征的实现
在机器学习中，类别特征的处理是一个重要的步骤。LightGBM（LGBM）是一种高效的梯度提升框架，能够处理大型数据集，并且支持类别特征的直接输入。本文将详细介绍如何在Python中使用LGBM模型传入类别特征，帮助您更好地理解和实现这一过程。
## 实现流程
下面的表格展示了实现LGBM模型传入类别特征的主要步骤：
| 步骤 | 描述
对于机器学习而言，如果你已经大致了解了相关算法的原理、理论推导，你也不是大家口中刚入门的小白了。接下来你需要将自己所学的知识利用起来，最好的方式应该就是独立完成几个项目实战，项目难度入门级即可，因为重点是帮助你了解一个项目的流程，比如缺失值和异常值的处理、特征降维、变量转换等等。Kaggle毋庸置疑是一个很好的平台，里面的泰坦尼克号、房屋价格预测、手写数字都是非常非常经典的入门实战项目，如果你独立
关于logistic 回归的内容，参照前面的文章，这里主要讲了多分类的方法和Python的实现，
1.第一种简单的方法是一对所有（one-Versus-All，OVA），给定m个类，训练m个二元分类器(将选取任意一类，再将其它所有类看成是一类，构建一个两类分类器)。分类器j使类j的元组为
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2023-10-05 20:27:55
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文章目录作业题目：1.Dataset2.Visualizing the data3.Vectorizing Logistic Regression4.Vectorizing the gradient4.One-vs-all Classification 在逻辑回归+正则化的分类问题中，使用决策边界划分0和1，现在将完成多类分类(多个logistic回归) 作业题目：在本练习中，您将实现一个on
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2023-11-29 11:10:12
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今天收到了北京大学老师打来的电话，问我如果没有被数据科学方向的导师录取，愿不愿意去读生物统计的博士。我婉拒了，些许遗憾，但不后悔，原因全是个人选择，读博挺好的，但是我决定换一种环境，去工作了。从去年11月开始申请，到一系列的纠结，到现在做下决定，确实是释然了很多。读书很自由，但读书并不是适合每一个人的选择，或者说不是适合一个人特定时期的选择，也许工作不顺意又想去读也说不定。真的是越长大越体会到人生
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2023-11-27 10:29:56
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