在主成分分析（PCA）原理总结中，我们对降维算法PCA做了总结。这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA）做一个总结。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，因此我们有必要了解下它的算法原理。 在学习LDA之前，有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来，在自然语
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2024-08-18 15:52:47
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#单选+多选+填空+编程 主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）：主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。 LDA（这里指的是fisher’s linear discriminant）把线性分类看成是数据降维的一种应用。考虑一个二分类问题，假设
聚类:聚类是一个无监督学习问题，我们基于相似的特性将数据分组成多个子集。聚类通常用于探索性分析或者作为分层监督学习管道（每个簇训练不同的分类或者回归模型）的组件。 MLlib支持下面的几个模型： K均值(K-means)高斯混合(Gaussian mixture)幂迭代聚类(Power iteration clustering (PIC))隐含狄利克雷分布(Latent Dir
LDA
LDA 是一种经典的线性学习方法。在二分类问题上，其目标是找到一个投影方向，使得按照此投影方向投影后，同类样例的投影点尽可能近，而非同类样例的样本点尽可能远。在多分类问题上（设类别数为 C），同样可以按照上述思想进行推导。值得注意的是，在二分类问题上，投影后的样本点的维度为 1， 而在多分类问题上，至多可以找到 C-1 个正交的投影方向，即投影后的样本点的维度可以为 [1,C-1],这可能
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2024-05-19 10:21:27
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原文的主要内容 有两种方法设计分类器： 1. discriminative model，就是由样本直接设计判别函数，例如SVM； 2. generative model，就是先从样本恢复概率模型——例如我们
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2024-06-03 13:43:47
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Linear Discriminant Analysis（线性判别分类器）是对费舍尔的线性鉴别方法(FLD)的归纳，属于监督学习的方法。LDA的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性。因此，它是一种有效的特征抽取方法。使用这种方法能够使投影后模式样
LDA 线性判别分析 1. LDA是什么线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis），简称为LDA。也称为Fisher线性判别（Fisher Linear Discriminant，FLD），是模式识别的经典算法，在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域。基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信
一、本案例采集京东网站热水器不同品牌的评论数据进行分析1.导入数据1 import pandas as pd
2 data = pd.read_csv('comment.csv')
3 data.head()2.数据探索①绘制各品牌的销售情况1 brand_dis = data['品牌'].value_counts() #统计各类品牌的销量.sort_values()
2 import matp
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2024-04-25 11:43:38
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本文LDA指线性判别模型，并非自然语言处理中的主题模型LDA。1.LDA简介 LDA在模式识别领域（比如人脸识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用。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”。我们要将数据在低维度上进行投影，投影
本文是LDA主题模型的第三篇，读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一) LDA基础，同时由于使用了EM算法，如果你对EM算法不熟悉，建议先熟悉EM算法的主要思想。LDA的变分推断EM算法求解，应用于Spark MLlib和Scikit-learn的LDA算法实现，因此值得好好理解。1. 变分推断EM算法求解LDA的思路 首先，回顾LDA的模型图如下： θ,β,zθ,β,z
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2024-08-12 15:37:16
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数据来自于“豆瓣读书”25名用户标注图书的一些标签（已经过分词、去停用词、去除不规范的标签），目的主要是通过对标签利用LDA得出25名用户在各主题上的概率分布，然后利用JS散度计算概率距离，从而计算25名用户的相似度，找出某个用户的近邻用户集。 （代码来自于网络非原创，只是在此基础上修改,部分代码来自）25名用户以及各自的标签全部保存在25bq.txt中 一行标签代表一个用户，共25行 其实这
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2023-10-12 09:09:35
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概述 最近在读Designing Data-Intensive Application（简称DDIA）设计数据密集型应用，中文翻译， 整体感觉翻译得还是不错的。读到第九章《一致性与共识》的时候，里面有对因果一致性的阐述，结合之前微信朋友圈技术负责人在2015年ArchSummit全球架构师峰会（相关的分享资料
CAP告诉我们 在一个分布式系统中 一致性（Consistency）：多个数据副本的数据保持一致，如果花费很多时间在数据同步上，会导致查询无法立刻返回最新数据，因为没同步完成呢可用性（Availability）：利用分布式事务，每次写操作或者全部成功或者全部失败，用户访问服务器上面的数据，响应时间在可以接受的范围内，如果想要快速返回数据就不能在数据同步上花费太多时间分区容错性（Partition
# Python LDA模型得分值一直变大
在进行文本分析时，Latent Dirichlet Allocation（LDA）模型是一个流行的话题模型，常用于发现文档集合中的主题。LDA帮助我们理解文档中隐藏的主题结构。但在使用LDA模型时，有些用户可能会发现得分值一直在变大，这是一个值得关注的问题。本文将深入探讨这一现象，分析其原因，并提供相应的解决方案与代码示例。
## LDA模型的基本概
文章目录一·介绍二·递归三·迭代四·对比 一·介绍?递归：程序调用自身的编程技巧。 ?迭代：重复取代的过程，目的通常是为了逼近所需目标或结果，每一次对过程重复成为一次迭代，而每一次迭代得到的结果会做为下一次迭代的初始值。?递归和迭代本质是一种方法。二·递归?执行一个过程时需要重复调用该过程。 ?一个过程在运算中还没结束又调用该过程。 ?递归，顾名思义：递推回归。从后往前处理。 ?必须满足的两个条
定义文本情感分析(sentiment analysis)也称为意见挖掘，是指用自然语言处理、文本挖掘以及计算机语言学等方法来识别和提取原素材中的主观信息。适用场景商品评论挖掘、电影推荐、股市预测……早在2010年，Jonhan Bollen 等人就在《Twitter mood predicts the stock market》一文中提出利用 Twitter 中的公开信息进行情感分析，以此来对股市
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2023-09-11 22:17:23
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文本建模PLSA与LDA模型 – 潘登同学的Machine Learning笔记 文章目录文本建模PLSA与LDA模型 -- 潘登同学的Machine Learning笔记文本生成过程Unigram Modeln-gram modelPLSA模型(Probabilistic latent semantic analysis)LDA 模型为什么要选择这些分布Python实现文本预处理-分词LDA分析
本文利用gensim进行LDA主题模型实验，第一部分是基于前文的wiki语料，第二部分是基于Sogou新闻语料。1. 基于wiki语料的LDA实验上一文得到了wiki纯文本已分词语料 wiki.zh.seg.utf.txt，去停止词后可进行LDA实验。import codecs
from gensim.models import LdaModel
from gensim.corpora impor
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2024-06-07 20:59:46
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这段时间对LDA比較感兴趣，尝试在工作中使用它。平时做想法的高速验证，都用的是“GibbsLDA++-0.2”，一个c实现版本号的LDA。这两天用c++ stl自己写了一个单机版的LDA，初衷例如以下： 1. “GibbsLDA++-0.2”虽说号称是最popular的LDA工具包。只是依旧有明显的
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2017-05-27 18:50:00
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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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