利用python sklearn 库实现LDA主题建模本文介绍了如何使用python中的sklearn机器学习库实现自然语言处理中的LDA主题建模。1.导入相关模块及数据本文所使用的数据来源于web of sci 上的论文摘要数据。import pandas as pd
import numpy as np
import mglearn
from sklearn.decomposition im
转载
2023-10-07 13:40:13
120阅读
## 使用Python实现LDA（Latent Dirichlet Allocation）
Latent Dirichlet Allocation （LDA）是一种主题建模算法，常用于从文本数据中提取潜在主题。今天我们将通过一个简单的案例来学习如何实现LDA。作为一名刚入行的小白，下面是你实现LDA的完整流程以及每一步的详细说明。
### 流程概述
在实现LDA之前，我们首先需要了解整个流程
原创
2024-09-07 05:52:58
37阅读
# Python实现LDA: 主题建模的利器
主题建模（Topic Modeling）是文本挖掘领域中一种常见的技术，它可以帮助我们从大量文本数据中发现隐藏的主题结构。其中，Latent Dirichlet Allocation（LDA）是一种被广泛应用的主题建模算法之一。本文将介绍如何使用Python实现LDA算法，并通过一个简单的示例来演示其应用。
## 什么是LDA算法？
LDA是一种
原创
2024-06-22 04:34:16
33阅读
我最近在研究如何利用 Python 实现LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型。这是一种用于主题建模的强大算法，能够从大量文本中发现潜在主题。令人兴奋的是，我想记录下整个实现过程，同时也包含一些可视化的内容，帮助我更好地理解这个算法。
## 背景描述
在大数据时代，如何从文本中提取有意义的信息是一项重要的任务。LDA模型正是为了解决这个问题而提出的。它可以将文本集中
实现LDA算法需要用到一些数学和概率统计的知识，你需要根据LDA算法的具体公式，实现初始化模型参数、Gibbs采
原创
2024-03-05 15:35:46
76阅读
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
转载
2017-05-27 18:50:00
192阅读
2评论
在机器学习领域，主题建模是一项重要的技术，而潜在狄利克雷分配（LDA）则是实现主题建模的经典算法之一。本文将详细阐述“python 手动实现LDA”的过程，以帮助读者更好地理解LDA的原理和实现过程。
关于计算相关的数学公式，LDA是一种生成式模型，假设文档是由多个主题生成的，而主题又是由词汇生成的。通过挖掘这些主题，能帮助我们提取文档的语义关键信息。
### 背景描述
在文本挖掘中，主题建
##################################################################################3两类的线性判别问题可以看作是把所有样本都投影到一个方向上，然后在这个一维空间中确定一个分类的阈值。过这个阈值点且与投影方向垂直的超平面就是两类的分类面。Fisher线性判别的思想就是：选择投影方向，使投影后两类相隔尽可能远，而同时每一
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是由Blei等人在2003年提出来的。LDA是在pLSI的基础上增加了贝叶斯框架，是pLSI变成了贝叶斯主题模型的LDA。概率模型求参数，当然需要进行参数估计，LDA参数估计的方法有：变分贝叶斯推断（VB）；期望传播（EP）；Collapsed Gibbs Sampling；Collapsed Variational B
转载
2024-03-28 22:02:38
63阅读
从主观的理解上，主成分分析到底是什么？它其实是对数据在高维空间下的一个投影转换，通过一定的投影规则将原来从一个角度看到的多个维度映射成较少的维度。到底什么是映射，下面的图就可以很好地解释这个问题——正常角度看是两个半椭圆形分布的数据集，但经过旋转（映射）之后是两条线性分布数据集。LDA与PCA都是常用的降维方法，二者的区别在于：出发思想不同。PCA主要是从特征的协方差角度
转载
2024-05-30 01:58:49
14阅读
LDA降维和分类
LDA可以降维和分类
LinearDiscriminantAnalysis(LDA):
就是将多维的样本数据集映射到一个坐标轴上(可以是多维的(以降维作为目的)),使得样本数据可以在这个坐标轴上就可以进行分类，和最小的类内距离，投影后使样本在新的子空间有最大的类间距离即样本在该空间中有最佳的可分离性。（即用这个坐标系就可以进行样本分
转载
2024-06-26 10:20:27
47阅读
# _*_ coding: utf-8 _*_
"""
python_lda.py by xianhu
"""
import os
import numpy
import logging
from collections import defaultdict
# 全局变量
MAX_ITER_NUM = 10000 # 最大迭代次数
VAR_NUM = 20 # 自动计算迭代次数时,计算方差的区间大
转载
2024-08-30 12:46:55
43阅读
# 使用Python实现LDA算法的入门指南
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种主题建模方法，可以帮助我们从一组Document中提取潜在的主题。对于刚入行的小白来说，理解和实现LDA算法可能会感到困难。本篇文章将逐步引导你通过使用Python编程实现LDA算法的过程，并提供详细的代码示例和解析。
## 流程概述
为了更好地理解整个实现过程，我们可以将其分
# 使用Python实现LDA降维
在数据分析和机器学习中，降维是一个非常重要的步骤。在本教程中，我们将重点介绍如何使用LDA（线性判别分析）进行降维。LDA不仅能帮助我们减少数据的维度，还能提升分类的准确性。以下是我们将要完成的步骤和代码实现。
### 1. 整体流程
为了更清晰地了解整个过程，我们可以将任务划分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
|
学习如何使用LSH在Python中构建推荐引擎; 一种可以处理数十亿行的算法你会学到：在本教程结束时，读者可以学习如何：通过创建带状疱疹来检查和准备LSH的数据选择LSH的参数为LSH创建Minhash使用LSH Query推荐会议论文使用LSH构建各种类型的推荐引擎目录你会学到：局部敏感哈希（LSH）建议简介带状疱疹为何选择LSH？商业用途LSH技术概述将文本转换为一组带状疱疹带状疱疹
转载
2023-12-19 18:27:28
27阅读
1.LDA主题模型困惑度 这部分参照：LDA主题模型评估方法–Perplexity，不过后面发现这篇文章Perplexity(困惑度)感觉写的更好一点，两篇都是翻译的维基百科。 perplexity是一种信息理论的测量方法，b的perplexity值定义为基于b的熵的能量（b可以是一个概率分布，或者概率模型），通常用于概率模型的比较 wiki上列举了三种perplex
转载
2023-12-28 11:11:10
143阅读
1 所需工具库 2 python实现 python工具库： 2.1 初始化停止语料 2.2 读入语料数据 2.3 建立词典 2.4 LDA模型拟合推断 2.5 随机打印某10个文档的主题 ...
转载
2021-08-11 16:31:00
2423阅读
2评论
LDA整体流程先定义一些字母的含义：文档集合D，topic集合TD中每个文档d看作一个单词序列< w1,w2,…,wn >，wi表示第i个单词，设d有n个单词。（LDA里面称之为word bag，实际上每个单词的出现位置对LDA算法无影响）D中涉及的所有不同单词组成一个大集合VOCABULARY（简称VOC）LDA以文档集合D作为输入（会有切词，去停用词，取词干等常见的预处理，略去不表
转载
2024-01-08 18:18:29
190阅读
为什么要用LDA前面的博客提到PCA是常用的有效的数据降维的方法，与之相同的是LDA也是一种将数据降维的方法。PCA已经是一种表现很好的数据降维的方法，那为什么还要有LDA呢？下面我们就来回答这个问题？ PCA是一种无监督的数据降维方法，与之不同的是LDA是一种有监督的数据降维方法。我们知道即使在训练样本上，我们提供了类别标签，在使用PCA模型的时候，我们是不利用类别标签的，而LDA在
转载
2023-10-26 22:01:38
82阅读
本来玩这些都是满足自己的爱好，然而嘛，，同学突然建议我写一些blog，我才突然想到，是哦，现在怎么投简历都是已读不回，索性把自己的项目都搬上来做个博客吧hhh，说不定也能为简历加点分，毕竟宜家揾食艰难哦~前情提要：有同学找我让我帮忙写一个情感打分的东东，于是嘛我给写出来了，从爬取数据开始写，一直到打分完成。分都打了，那不得来个词语统计？于是就又有了这篇文章。首先看到打完分的语句 &nbs
