最近一直在学opencv库里人脸识别中的一些算法代码，有一个模块里有三种算法PCA、LDA、LBPH用来识别人脸，PCA算法本身的基本的数学原理已在上篇文章中有所介绍，这篇文章主要介绍LDA算法的基本的数学原理，同样是搜索网络的资源看到有一篇线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA）算法分析 - warmyellow的专栏 -在这里呢，就拿过来转到自己的博客
机器学习实验报告〇、实验报告pdf可在该网址下载一、实验目的与要求二、实验内容与方法2.1 LDA算法学习与回顾2.1.1 LDA原理2.1.2 LDA的算法模型二分类模型多分类模型2.1.3 LDA的优化问题2.2 LDA的算法流程2.3 LDA算法等价模型2.3.1 除法及其调换位置2.3.2 减法模型及其调换位置2.3.3 除法正则模型2.3.4 减法正则模型三、实验步骤与过程3.1 比较
文章目录1 简介2 数据分析目的3 数据预处理3.1 评论去重3.2 数据清洗3.3 分词、词性标注、去除停用词3.4 提取含名词的评论3.5 绘制词云¶4 词典匹配4.1 评论数据情感倾向分析4.2 修正情感倾向4.3 LinearSVC模型预测情感¶5 最后 1 简介? Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！? 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，
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2024-07-16 19:14:37
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一、项目简介1.内容：循环抓取豆瓣影评中所有观众对《陈情令》的评论，存储在文本文档中，并运用可视化库--词云对其进行分析。2.目标网站：https://movie.douban.com/subject/27195020/comments?start=3.使用软件：pycharm4.使用 python3.7
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2024-05-27 13:04:45
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目录导入数据缺失值和异常值处理特征可视化特征选择模型训练模型评估模型结果转评分计算用户总分一、导入数据在公众号「python风控模型」里回复关键字：学习资料#导入模块
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as pl
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2024-04-23 13:52:20
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实验内容1.将LDA在训练样本上的低维表示结果可视化。 2.使用距离最短对测试样本进行分类。实验代码clear;clc;
%% 导入数据
load("train.mat");
x=train(:,1:4);
y=train(:,5);
load("test.mat");
x_test=test;
% *********************问题二*******************
% **
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2024-06-15 16:50:25
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1. LDA算法简介LDA（线性判别式分析 Linear Discriminant Analysis）属于机器学习中的监督学习算法，常用来做特征提取、数据降维和任务分类。在人脸识别、人脸检测等领域发挥重要作用。LDA算法与PCA算法都是常用的降维技术。二者的区别在于：LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的每个样本是有类别输出的，而之前所学习的PCA算法是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。L
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2024-05-05 22:00:09
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主题建模是一种用于找出文档集合中抽象“主题”的统计模型。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是主题模型的一个示例，用于将文档中的文本分类为特定的主题。LDA算法为每一个文档构建出一个主题，再为每一个主题添加一些单词，该算法按照Dirichlet分布来建模。那便开始吧！数据在这里将使用到的数据集是15年内发布的100多万条新闻标题的列表，可以从Kaggle下
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2023-10-08 06:56:55
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每个程序员都有自己的学习方式，我认为编程学习不仅要看视频教程，而且还要阅读和学习文档类资料，
在这类型的教程里有很多东西要学，如果你要成为一名优秀的开发人员，先阅读文档，不仅可以帮你提高技能，而且是一种良好的习惯。
如果你也更喜欢阅读阅档，那么以下5个国外顶尖程序员都在用的文档类型教程绝对适合初学者使用：
1、Python 官方文档
如果你是做过一段时间的
本文建立LDA主题模型，挖掘商品评论的潜在主题。
原创
2022-11-10 09:39:57
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这些天重新看了过去看过的有关于自然语言处理的内容，关注到很多之前没有注意到的，但现在看来很重要的要点，整理如下：1.LDA(潜在狄利克雷分配)： 主题模型采用未标记文档的集合, 并尝试在该集合中查找结构或主题。主题模型通常假设单词的使用与主题的出现相关。 2. 训练LDA模型时, 首先要收集文档, 并且每个文档都由固定长度的矢量(单词袋)表示。 LDA是一种通用的机器学习(ML)技术, 这意味着它
通俗理解LDA主题模型 原文： 0 前言 印象中，最开始听说“LDA”这个名词，是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列，叫LDA数学八卦，我当时一直想看来着，记得还打印过一次，但不知是因为这篇文档的前序铺垫太长（现在才意识到这些“铺垫”都是深刻理解LDA 的基础，但如果没有人帮助初学者
用判别函数分类的概念首先模式识别系统的主要作用是：判别各个模式所属的类别，例如对一个两类问题的判别，就是将模式x划分为成ω1和ω2两类。两类问题的判别函数（以二维模式样本为例）若x是二维模式样本x = (x1 x2)T，用x1和x2作为坐标分量，得到模式的平面图： 这时，若这些分属于ω1和ω2两类的模式可用一个直线方程d(x)=0来划分d(x) = w1x1 + w2x2 + w3 =
研究人员对各大电商平台海量用户的评价数据进行分析，得出智能门锁剁手攻略。语义透镜顾客满意度和关注点我们对于评价数据进行LDA建模，就是从语料库中挖掘出不同主题并进行分析，换言之，LDA提供了一种较为方便地量化研究主题的机器学习方法。我们使用最大似然估计进行最优化主题个数的选取。当主题个数定为20的时候，似然估计数最大，即留言板数据分为20个主题的可能性比较大。将模型生成的20个主题中的
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2024-05-10 09:14:33
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On-Line LDA: Adaptive Topic Models for Mining Text Streams with Applications to Topic Detection and Tracking 阅读笔记1.简介论文题目：On-line LDA: Adaptive Topic Models for Mining Text Streams with Applications t
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2023-11-10 19:48:22
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各类型算法评估指标算法评估指标简介对于聚类,分类,回归三大算法类,有不同的算法评估指标,不同的评估指标.聚类算法常用评估指标:轮廓系数 SSE(误差平方和)分类算法常用评估指标:准确率,查准率,查全率,F1-score,PR曲线,ROC曲线和AUC指标,ROC曲线下的面积就是AUC指标.回归算法的评估指标:R方范围[-inf,1] (真实值与预测 ),MSE,MAE,RMSE手肘法获取K-mean
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2024-04-16 10:30:26
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一、功能描述 Python 已成为当前最热门的编程工具之一，在数据分析、爬虫、机器学习、Web 开发等领域 有着广泛的应用。LDA 也称为隐狄利克雷分布，LDA 目的是识别主题，即把文档—词汇矩阵变成 文档—主题矩阵（分布）和主题—词汇矩阵（分布）。本设计具体功能如下： 1.Selenium 爬取知网“Python”主题、类别为“核心期刊”论
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2023-07-07 17:11:07
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一堆数学公式，又是一堆数学公式，爬着看完了。可这玩意干嘛的啊？%>_<%我就想了这么一个帮助理解LDA的低智商方法，暂时写了五问。留着备忘。如果我的理解不妥当，欢迎拍砖。或者大家有好问题，欢迎贴出来探讨。 一问：LDA是啥？Latent Dirichlet allocation(狄利克雷分配)的缩写，由Blei, NG, Jordan提
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2024-05-13 14:51:29
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以前LDA是用来分类的，PCA是用来降维的。PCA的降维是为了减少后续计算量，本身对于区分不同的类的能力并没有提升。PCA是无监督的，而LDA是能把不同的类往一个最佳的方向去投影，从而使两类之间的距离最大，达到易于区分的目的，LDA是有监督。下面这篇博文很好的讲述了LDA的算法的原理，很值得一读。
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2024-06-07 14:05:21
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主题模型历史： Papadimitriou、Raghavan、Tamaki和Vempala在1998年发表的一篇论文中提出了潜在语义索引。1999年，Thomas Hofmann又在此基础上，提出了概率性潜在语义索引（Probabilistic Latent Semantic Indexing，简称PLSI）。 隐含狄利克雷分配LDA可能是最常见的主题模型，是一般化的PLSI，由Blei, Da
