LDA主题模型 前面做了这么多的铺垫，我们终于可以开始LDA主题模型了。 我们的目标是找到每一篇文档的主题分布和每一个主题中词的分布。在LDA模型中，我们需要先假定一个主题数目，这样所有的分布就都基于个主题展开。那么具体LDA模型是怎么样的呢？具体如下图：我们的问题是这样的，我们有篇文档，对应第d个文档中有有个词。即输入为如下图： LDA假设文档主题的先验分布是Dirichlet分布，即
在文本挖掘中，有一项重要的工作就是分析和挖掘出文本中隐含的结构信息，而不依赖任何提前标注的信息。LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型在过去十年里开启了一个主题模型领域。LDA 的论文作者是戴维·布雷（David Blei）、吴恩达和迈克尔·乔丹（Michael Jordan）。这三位都是今天机器学习界炙手可热的人物。论文最早发表在 2002 年的神经信息处理系统大会
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2024-07-26 12:01:49
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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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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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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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机器学习常见的分类器算法有:逻辑回归LR 支持向量机SVM 决策树DT 随机深林RF 贝叶斯算法Bayes起初设计的目的多是针对二分类问题，而我们在实际应用中总会遇到多分类问题,应该如何实现.常见的几种方法：（1）直接法，直接在目标函数上进行修改，将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中，通过求解该最优化问题“一次性”实现多类分类。这种方法看似简单，但其计算复杂度比较高，实现起来比较困难，只适
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2023-12-16 12:00:35
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1 Linear Discriminant Analysis 相较于FLD（Fisher Linear Decriminant），LDA假设:1.样本数据服从正态分布，2.各类得协方差相等。虽然这些在实际中不一定满足，但是LDA被证明是非常有效的降维方法，其线性模型对于噪音的鲁棒性效果比较好，不容易过拟合。2 二分类问题 原理小结：对于二分类LDA问题，简单点...
原创
2021-05-28 17:27:01
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# LDA（线性判别分析）在机器学习中的应用
线性判别分析（LDA）是一种经典的机器学习方法，广泛用于模式识别和数据降维。它的主要目标是找到一个最佳的投影方向，使得在该方向上的数据分布能够最大限度地分开不同类别的数据。通过降低数据的维度，LDA不仅能提高分类的性能，还能帮助我们更好地理解数据的结构。
## LDA的基本原理
LDA的基本思想是利用类内散度矩阵和类间散度矩阵来构建最佳判别面。具
# 实现收缩LDA机器学习的步骤
## 1. 概述
在实现收缩LDA（shrink LDA）机器学习过程中，需要经验丰富的开发者引导和指导，特别是对于刚入行的小白来说。本文将详细介绍实现收缩LDA的流程，包括每一步需要做什么以及相应的代码实现。
## 2. 收缩LDA的流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据准备 | 准备训练数据集和测试数据集； |
|
原创
2024-05-02 03:31:27
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# 机器学习LDA降维的实现流程
机器学习中的LDA（Latent Dirichlet Allocation）降维是一种常见的无监督学习方法，用于将高维数据降低到低维空间以便更好地理解和可视化数据。在这篇文章中，我将向你介绍LDA降维的实现流程，并提供相应的代码。
## LDA降维的步骤
LDA降维的实现可以分为以下几个步骤：
1. 准备数据：首先，需要准备一个包含多个样本的数据集。每个样
原创
2023-08-02 10:45:53
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1.什么是LDA？LDA线性判别分析也是一种经典的降维方法，LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以用一句话概括，就是“*投影后类内方差最小，类间方差最大*”。什么意思呢？ 我们要将数据在低维度上进行投影，投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距
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2023-05-18 15:32:20
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一、前述LDA是一种 非监督机器学习 技术，可以用来识别大规模文档集（document collection）或语料库（corpus）中
原创
2022-12-30 16:46:21
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作者 | Soren Gran编译 | VK | Towards Data Science介绍作为一名数据科学家，文本数据提出了一个独特的挑战：虽然金融、年龄和温度数据可以立即被注入线...
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2022-09-15 14:20:16
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LDA是自然语言处理中非常常用的一个主题模型，全称是隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation），简称LDA。作用是将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出，然后通过分析分到同一主题下的文档抽取其实际的主题（模型运行结果就是一个索引编号，通过分析，将这种编号赋予实际的意义，通常的分析方法就是通过分析每个topic下最重要的term来进行总结归纳），根据主题分布进行
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2023-07-21 17:23:46
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通常称为LSA，因为维基百科中提到：it is sometimes called latent semantic indexing (LSI).LSA的文档里面則以称为LSI为主. 所以百度上的(包括本文在內)LSA就是LSI，LSI就是LSA #################LSA和LSI(end)###################\##################LDA
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2024-06-25 17:24:21
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LDA参数推导的Gibbs采样方法基于马尔科夫链蒙特卡洛方法，因此首先学习MCMC方法。一、马尔科夫链蒙特卡洛方法MCMC（Markov Chain Monte Carlo）方法是构造适合的马尔科夫链，使其平稳分布为待估参数的后验分布，抽样并使用蒙特卡洛方法进行积分计算，实现了抽样分布随模拟的进行而改变的动态模拟，弥补了传统蒙特卡洛积分只能静态模拟的缺陷。1、蒙特卡洛方法蒙特
前言本篇博文将详细讲解LDA主题模型，从最底层数学推导的角度来详细讲解，只想了解LDA的读者，可以只看第一小节简介即可。PLSA和LDA非常相似，PLSA也是主题模型方面非常重要的一个模型，本篇也会有的放矢的讲解此模型。如果读者阅读起来比较吃力，可以定义一个菲波那切数列，第 f(n) = f(n-1) + f(n-2) 天再阅读一次，直到这个知识点收敛。如果读者发现文章中的错误或者有改进之处，欢迎
机器学习——特征工程之数据降维前言一、低维嵌入（MDS）二、主成分分析（PCA）1、基本概念向量的表示及基变换2、怎样找基方差矩阵和协方差3、优化目标三、核化线性降维、核主成分分析（KPCA）四、线性判别分析（Linear Discriminant Analysis,LDA)五、局部线性嵌入（Locally Linear Embedding,LLE）六、奇异值分解（SVD） 前言前面关于特征工程
主题模型LDA的应用拿到这些topic后继续后面的这些应用怎么做呢：除了推断出这些主题，LDA还可以推断每篇文章在主题上的分布。例如，X文章大概有60%在讨论“空间探索”，30%关于“电脑”，10%关于其他主题。这些主题分布可以有多种用途：聚类： 主题是聚类中心，文章和多个类簇（主题）关联。聚类对整理和总结文章集合很有帮助。参看Blei教授和Lafferty教授对于Science杂志的
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2024-03-18 11:09:45
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LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型是Dirichlet分布的实际应用。在自然语言处理中，LDA模型及其许多延伸主要用于文本聚类、分类、信息抽取和情感分析等。 例如，我们要对许多新闻按主题进行分类。目前用的比较多的方法是：假设每篇新闻都有一个主题，然后通过分析新闻的文本（即组成新闻的词），推导出新闻属于某些主题的可能性，这样就可以按照可能性大小将新闻分类了
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2024-04-17 19:56:18
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