Python手写实现LDA与QDA算法简略版LDAQDA完整版LDAQDA对IRIS数据集进行实验 近期实验室在上一门机器学习的讨论班，第一次作业中有一道题要求实现LDA算法与QDA算法，这里LDA部分参考了以下文章与教材，详细的推导在下面的文章里也有介绍：机器学习算法推导&手写实现03——线性判别分析《The Elements of Statistical Learning》QDA部分
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2024-09-05 12:33:08
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线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，简称LDA）是一种经典的线性学习方法。其思想非常朴素，设法将样例投影到一条直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近，异类的样例的投影点尽可能的远离，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样本的类别。
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2024-03-27 08:49:35
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LDA算法最初的论文使用的是变分EM方法训练（Variational Inference）。该方法较为复杂，而且最后训练出的topic主题非全局最优分布，而是局部最优分布。后期发明了Collapsed Gibbs Sample方法，推导和使用较为简洁。 Latent Dirichlet Allocation是Blei等人于2003年提出的基于概率模型的主题模型算法
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2024-04-24 09:20:33
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LDA原理LDA思想这里的LDA是指Linear Discriminant Analysis，简称LDA，全称线性判别分析。要与自然语言处理领域的LDA（Latent Dirichlet Allocation）隐含狄利克雷分布区分开来。LDA是一种监督学习降维技术，它的数据集的每个样本是有类别输出的。而PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。核心思想是：投影后类内方差最小，类间方差最大。理解为
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2024-05-20 21:59:21
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一、LDA主题模型简介 LDA主题模型主要用于推测文档的主题分布，可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出根据主题进行主题聚类或文本分类。 LDA主题模型不关心文档中单词的顺序，通常使用词袋特征（bag-
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2023-09-27 19:29:34
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目录
1.sklearn中LDA的简单使用方法
2.维度不一致问题
1.sklearn中LDA的简单使用方法
最近在对数据进行预处理的过程中，使用了有监督的降维方式——线性判别分析（LDA）。直接能通过调用sklearn提供的接口就能实现。具体导入方式如下：
from sklearn.discriminant_analysis impo
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2024-04-05 00:00:48
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LDA主题模型几种早期的文本模型TF-IDFUnigram文本模型mixture of unigramspLSILatent Dirichlet allocation概率图模型符号与术语LDA中的参数估计变分推断变分算法 几种早期的文本模型TF-IDFTF-IDF文本模型是早期文本模型的代表之一，TF-IDF公式的计算是对两个部分进行乘积，第一个部分称为词频部分（即TF部分），用来表示文本中某个
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2024-05-30 08:46:43
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这次，我们来学习一种经典的降维方法:线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA). 在前面博客中（点我）我们讲解了PCA降维算法。PCA追求的是在降维之后能够最大化保持数据的内在信息，并通过衡量在投影方向上的数据方差的大小来衡量该方向的重要性。PCA优缺点： 优点：1.最小误差 2.提取了主要信息 缺点：PCA将所有的样本（特征向量集合）作为一个整体对
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2023-08-15 14:40:58
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众所周知，LDA——隐狄利克雷分布作为一个“生成模型”，可以随机生成一篇文章。而我们在求一篇文章的关键词的时候，要涉及到这篇文章的主题分布和词分布。而我们进行具体的主题分布以及词分布计算的时候，我们会先将文档的词项（term）进行TF-IDF处理。我下面对TF-IDF和词分布的概念加以辨析。TF-IDF是一种衡量某一篇文档中某个词对该篇文档重要程度的计算方法。通过TF-IDF公式，我们可以计算出这
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2024-04-09 19:43:50
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线性判别分析（LDA）与主成分分析（PCA）简介线性判别分析（LDA）主成分分析（PCA）LDA和PCA的异同点 简介线性判别分析（LDA）什么是LDA线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）是一种经典的降维方法。LDA是一种监督学习的降维技术，数据集的每个样本有类别输出。LDA的特点多维空间中，数据处理分类问题较为复杂，LDA算法将多维空间中的数据投影到
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2024-05-15 09:58:30
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# LDA（Latent Dirichlet Allocation）及其在Python中的应用
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种广泛使用的主题建模方法，它通过统计分析从大量文本数据中发现潜藏的主题。LDA模型的核心思想是假设每一篇文档都是由多个主题构成的，而每个主题又由一系列单词组成。理解LDA的基本概念和参数设置，能够帮助我们更好地应用这一强大的工具。
ORG的英文全称是"origin"控制类NOP， 空操作STOP， 进入休眠模式CLRWDT， 清零看门狗计数器数据传送LD，在汇编语言中通常指的是LoadLDIA i， 立即数 i 送给 ACC LDIA的全称是Load Immediate to Accumulator，意思是“将立即数加载到累加器中”。其中，“Immediate”表示立即数，即一个常数值；“Accumulator”表示累加器，
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2024-07-16 15:25:48
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LDA-有监督线性判别分析LDA: 将带标签的高维样本投影到更低维度的空间中，使投影后的点按类别区分，相同类别的点将会在投影后的空间中更接近 ,类别之间 类间离散度越大越好。PCA-非监督http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html (清楚的原理解释)作用：广泛应用于降维（尽量减少信息损失），形成 k 维是相互独立的正交特征(即主成分,
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2024-08-23 17:47:51
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一.LDAP的4中基本模型 LDAP的体系结构由4中基本模型组成：信息模型描述LDAP的信息表达方式；命名模型描述LDAP的数据如何组织；功能模型描述LDAP的数据操作访问方式；安全模型描述LDAP的安全机制。 1.信息模型 &nbs
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2023-11-10 22:46:00
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前言： 第二篇的文章中谈到，和部门老大一宁出去outing的时候，他给了我相当多的机器学习的建议，里面涉及到很多的算法的意义、学习方法等等。一宁上次给我提到，如果学习分类算法，最好从线性的入手，线性分类器最简单的就是LDA，它可以看做是简化版的SVM，如果想理解SVM这种分类器，那理解LDA就是很有必要的了。 谈到LDA，就不得
第一次尝试使用markdown 编辑器, 咔咔咔咔本篇博客记录之前做项目时使用自然语言处理方法LDA的一些方法，希望能够帮到大家。
文章目录1.LDA模型构造概述：2.提炼训练文本3.对文本通过停用词表后进行分词4.训练LDA模型5.对模型进行评价6.其他操作将停用词表打包为pkl格式通过LDA模型得到每条文本所属的类别
1.LDA模型构造概述：整体上来说分为以下几个步骤：提炼训练文本对文
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2024-03-19 13:01:07
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LDA(Latent Dirichlet Allocation)中文翻译为：潜在狄利克雷分布。LDA主题模型是一种文档生成模型，是一种非监督机器学习技术。它认为一篇文档是有多个主题的，而每个主题又对应着不同的词。一篇文档的构造过程，首先是以一定的概率选择某个主题，然后再在这个主题下以一定的概率选出某一个词，这样就生成了这篇文档的第一个词。不断重复这个过程，就生成了整篇文章(当然这里假定词与词之间是
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2023-06-17 17:54:24
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online 方法setMaxIter//对迭代次数进行循环
for(i<-Array(5,10,20,40,60,120,200,500)){
val lda=new LDA()
.setK(3)
.setTopicConcentration(3)
.setDocConcentratio
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2024-04-18 16:04:44
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# 实现“python lda主题模型 参数”教程
## 整体流程
首先我们来看一下实现“python lda主题模型 参数”的整体流程，可以用以下表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------------------ |
| 1 | 导入数据集 |
| 2 | 文本预处理 |
| 3 | 构建
原创
2024-03-02 06:17:30
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WML程序在结构上形式上与html程序有很多相似之处。下面我们就根据一个实例来分析一下WML程序的结构及组成。 1、WML的元素和标签 分析实例之前，我们有必要对WML的元素和标签予以简单说明。与HTML类似，WML的主要语法也是元素和标签。元素是符合DTD（文档类似定义）的文档组成部分，如title(文档标题)、IMG（图像）、table(表格)等等，元素名不区分大小写。WML使用标签来规定
